Pandas 如何根据数据类型删除 DataFrame 的列

在本文中，我们将介绍Pandas如何根据数据类型删除DataFrame的列。DataFrame是Pandas中的一个重要数据结构，是一个带有标签的二维数组，其中每一列可以有不同的数据类型。如果我们想删除一些特定的数据类型的列，可以使用select_dtypes()方法选择需要的列，然后使用drop()方法删除这些列。

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使用 select_dtypes() 选择需要的列

我们可以使用select_dtypes()方法来选择需要特定数据类型列，该方法返回DataFrame，其中仅包含所选数据类型列。该方法接受一个参数include，该参数指定要选择的数据类型的列表，如下所示：

import pandas as pd

data = {"strings": ["foo", "bar", "baz"],
        "ints": [1, 2, 3],
        "floats": [1.1, 2.2, 3.3]}

df = pd.DataFrame(data)

selected_df = df.select_dtypes(include=["float64", "int64"])
print(selected_df)

输出结果如下所示：

   ints  floats
0     1     1.1
1     2     2.2
2     3     3.3

在上面的示例中，我们在创建DataFrame对象时传递了三个列，分别是strings、ints和floats。然后，我们可以使用select_dtypes()方法，指定需要选择的数据类型列表，这里是float64和int64。方法返回的结果是一个新的DataFrame对象，只包含数据类型为float64和int64的列。

使用 drop() 方法删除 DataFrame 中的列

一旦选择了需要的数据类型列，我们就可以使用drop()方法删除这些列。该方法接受一个参数columns，该参数指定要删除的列的列表，如下所示：

import pandas as pd

data = {"strings": ["foo", "bar", "baz"],
        "ints": [1, 2, 3],
        "floats": [1.1, 2.2, 3.3]}

df = pd.DataFrame(data)

selected_df = df.select_dtypes(include=["float64", "int64"])
result_df = df.drop(columns=selected_df.columns)

print(result_df)

输出结果如下所示：

  strings
0     foo
1     bar
2     baz

在上面的示例中，我们首先使用select_dtypes()方法选择需要的数据类型列，这里是float64和int64。然后，我们通过访问这个新DataFrame的columns属性，获取一个列名列表。最后，我们使用这个列表，调用drop()方法，删除这些列。然后，我们输出结果DataFrame对象，只剩下了一个名为strings的列。

使用数据类型逆运算来选择需要删除的列

我们还可以使用上述方法的逆运算，来选择需要删除的特定数据类型列。例如，在上面的示例中，我们选择了类型为float64和int64的列。因此，我们可以使用~逆运算，来选择数据类型不为float64和int64的列，然后删除这些列，如下所示：

import pandas as pd

data = {"strings": ["foo", "bar", "baz"],
        "ints": [1, 2, 3],
        "floats": [1.1, 2.2, 3.3]}

df = pd.DataFrame(data)

selected_df = df.select_dtypes(include=["float64", "int64"])
result_df = df.drop(columns=selected_df.select_dtypes(include=["float64", "int64"]).columns)

print(result_df)

输出结果如下所示：

  strings
0     foo
1     bar
2     baz

在上面的示例中，我们首先使用select_dtypes()方法选择需要的数据类型列，这里是float64和int64。然后，我们使用逆运算~和select_dtypes()方法，选择数据类型不为float64和int64的列。最后，我们使用drop()方法删除这些列，输出结果DataFrame对象。在本例中，结果是与上一个示例相同的DataFrame对象，只留下一个名为strings的列。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas根据数据类型删除DataFrame的列。我们可以使用select_dtypes()方法选择特定的数据类型列，然后使用drop()方法删除这些列。我们还了解了如何使用数据类型逆运算，来选择需要删除的列。这些方法可能会对处理具有不同数据类型的大型和复杂的DataFrame对象非常有用。