Pandas 如何找到数字列

在本文中，我们将介绍如何在Pandas中找到数字列。Pandas是一个流行的数据分析工具，在数据处理和清洗方面非常有用。在数据处理的过程中，我们通常需要找到特定类型的列，如数字列。而在Pandas中，有几种方法可以找到数字列。

方法一：使用select_dtypes()函数

select_dtypes()函数是一种简单而有效的方式，可以通过数据类型来选择需要筛选的列。当我们指定参数为数字类型时，它将返回所有数字列。

下面是一个使用select_dtypes()函数的示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns.tolist()

print(numeric_cols)

上述代码将从CSV文件中读取数据，然后选取数字列并将其打印出来，结果可能类似于：

['age', 'income', 'weight']

方法二：使用isin()函数和dtype属性

在Pandas中，使用dtype属性可以查看每列的数据类型。而isin()函数则可以用于查找特定值是否在数组中。通过这两个函数，我们可以找到所有数字列。

下面是一个使用isin()函数和dtype属性的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('data.csv')

numeric_cols = df.columns[df.dtypes.isin([np.float64, np.int64])]

print(numeric_cols)

上述代码将从CSV文件中读取数据，然后选取数字列并将其打印出来，结果可能类似于：

Index(['age', 'income', 'weight'], dtype='object')

方法三：使用describe()函数

describe()函数是一个非常有用的函数，它可以对数据进行简单的统计分析，并返回数据的各种统计数据。在Pandas中，如果数据列是数字类型，它会返回该列的统计数据。我们可以通过判断返回的数据类型是否为数字，来找到所有数字列。

下面是一个使用describe()函数的示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

numeric_cols = []

for col in df.columns:
    if pd.api.types.is_numeric_dtype(df[col].dtype):
        numeric_cols.append(col)

print(numeric_cols)