pandas.DataFrame.select_dtypes
-
DataFrame.select_dtypes(include=None, exclude=None)[source] -
Возвращает подмножество DataFrame, включающее/исключающее столбцы на основе их
dtype.Параметры: include, exclude : список-подобный тип
Список типов данных или строк, которые нужно включить/исключить. Вы должны передать непустой последовательность по крайней мере для одного из этих параметров.
Возвращает: subset : DataFrame
Подмножество фрейма, включающее типы данных в
includeи исключающее типы данных вexclude.Возможные исключения: ValueError
- Если оба
includeиexcludeпусты - Если
includeиexcludeсодержат перекрывающиеся элементы - Если передаются типы данных строкового типа.
TypeError
- Если любой из
includeилиexcludeне является последовательностью
Примечания
- Для выбора всех числовых типов используйте тип данных numpy
numpy.number - Для выбора строк необходимо использовать тип данных
object, но имейте в виду, что это вернёт все столбцы типа object. - См. иерархию типов данных numpy
- Для выбора категориальных типов Pandas используйте «category»
Примеры
>>> df = pd.DataFrame({'a': np.random.randn(6).astype('f4'), ... 'b': [True, False] * 3, ... 'c': [1.0, 2.0] * 3}) >>> df a b c 0 0.3962 True 1 1 0.1459 False 2 2 0.2623 True 1 3 0.0764 False 2 4 -0.9703 True 1 5 -1.2094 False 2 >>> df.select_dtypes(include=['float64']) c 0 1 1 2 2 1 3 2 4 1 5 2 >>> df.select_dtypes(exclude=['floating']) b 0 True 1 False 2 True 3 False 4 True 5 False - Если оба
© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.19.2/generated/pandas.DataFrame.select_dtypes.html