pandas.DataFrame.select_dtypes

DataFrame.select_dtypes(self, include=None, exclude=None) [source]

Возвращает подмножество столбцов DataFrame, основанное на типах столбцов.

Параметры:	include, exclude : scalar or list-like Выбор типов данных или строк для включения/исключения. Должен быть указан хотя бы один из этих параметров.
Возвращает:	DataFrame Подмножество фрейма, включающее типы данных в include и исключающее типы данных в exclude.
Возможные ошибки:	ValueError Если оба include и exclude пустые Если include и exclude имеют пересекающиеся элементы Если передан тип данных в виде строки.

Примечания

• Для выбора всех численных типов используйте np.number или 'number'
• Для выбора строк необходимо использовать тип данных object, но обратите внимание, что это вернёт все столбцы типа object.
• См. иерархию типов данных numpy
• Для выбора дат используйте np.datetime64, 'datetime' или 'datetime64'
• Для выбора временных интервалов используйте np.timedelta64, 'timedelta' или 'timedelta64'
• Для выбора категориальных типов данных Pandas используйте 'category'
• Для выбора типов данных datetimetz Pandas используйте 'datetimetz' (новая возможность в 0.20.0) или 'datetime64[ns, tz]'

Примеры

>>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 2] * 3,
...                    'b': [True, False] * 3,
...                    'c': [1.0, 2.0] * 3})
>>> df
        a      b  c
0       1   True  1.0
1       2  False  2.0
2       1   True  1.0
3       2  False  2.0
4       1   True  1.0
5       2  False  2.0

>>> df.select_dtypes(include='bool')
   b
0  True
1  False
2  True
3  False
4  True
5  False

>>> df.select_dtypes(include=['float64'])
   c
0  1.0
1  2.0
2  1.0
3  2.0
4  1.0
5  2.0

>>> df.select_dtypes(exclude=['int'])
       b    c
0   True  1.0
1  False  2.0
2   True  1.0
3  False  2.0
4   True  1.0
5  False  2.0