Python Pandas dataframe.select_dtypes()

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas dataframe.select_dtypes()函数根据列的dtypes返回DataFrame的列的子集。这个函数的参数可以设置为包括所有具有某些特定数据类型的列，或者可以设置为排除所有具有某些特定数据类型的列。

语法 : DataFrame.select_dtypes(include=None, exclude=None)

参数 :
include，exclude：选择要包括/排除的dtypes或字符串。这些参数中至少有一个必须被提供。

返回：框架的子集，包括include中的dtypes，排除exclude中的dtypes。

例子#1：使用select_dtypes()函数来选择所有具有浮动数据类型的列。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df = pd.read_csv("nba.csv")
  
# Print the dataframe
df

让我们使用dataframe.select_dtypes()函数来选择数据框架中所有具有浮点数据类型的列。

# select all columns having float datatype
df.select_dtypes(include ='float64')

输出 :

示例2：使用select_dtypes()函数选择数据框架中的所有列，除了那些浮动数据类型的列。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df = pd.read_csv("nba.csv")
  
# select all columns except float based
df.select_dtypes(exclude ='float64')

输出 :