在 Pandas 中查找类型为浮点数或特定类型的所有数据框列？答案

【问题标题】：Find all columns of dataframe in Pandas whose type is float, or a particular type?在 Pandas 中查找类型为浮点数或特定类型的所有数据框列？
【发布时间】：2014-03-10 07:28:40
【问题描述】：

我有一个数据框 df，它有一些 float64 类型的列，而其他的则是对象。由于混合性质，我不能使用

df.fillna('unknown') #getting error "ValueError: could not convert string to float:"

因为错误发生在类型为 float64 的列上（多么误导的错误消息！）

所以我希望我可以做类似的事情

for col in df.columns[<dtype == object>]:
    df[col] = df[col].fillna("unknown")

所以我的问题是是否有任何这样的过滤器表达式可以与 df.columns 一起使用？

我想，或者，不那么优雅，我可以这样做：

 for col in df.columns:
        if (df[col].dtype == dtype('O')): # for object type
            df[col] = df[col].fillna('') 
            # still puzzled, only empty string works as replacement, 'unknown' would not work for certain value leading to error of "ValueError: Error parsing datetime string "unknown" at position 0"

我也想知道为什么在上面的代码中用“未知”替换''代码对某些单元格有效，但由于单元格失败，错误为“ValueError：错误解析日期时间字符串“未知”在位置0 "

非常感谢！

于

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe data-cleaning

【解决方案1】：

您可以使用 dtypes 属性查看所有列的 dtype：

In [11]: df = pd.DataFrame([[1, 'a', 2.]])

In [12]: df
Out[12]: 
   0  1  2
0  1  a  2

In [13]: df.dtypes
Out[13]: 
0      int64
1     object
2    float64
dtype: object

In [14]: df.dtypes == object
Out[14]: 
0    False
1     True
2    False
dtype: bool

访问对象列：

In [15]: df.loc[:, df.dtypes == object]
Out[15]: 
   1
0  a

我认为使用起来最明确（我不确定 inplace 是否可以在这里使用）：

In [16]: df.loc[:, df.dtypes == object] = df.loc[:, df.dtypes == object].fillna('')

这么说，我推荐你使用NaN for missing data。

【讨论】：

【解决方案2】：

这样更简洁：

# select the float columns
df_num = df.select_dtypes(include=[np.float])
# select non-numeric columns
df_num = df.select_dtypes(exclude=[np.number])

【讨论】：

仅供参考，.select_dtypes 于 0.14.1 发布，IIRC @Andy soln 在此之前

【解决方案3】：

正如@RNA 所说，您可以使用pandas.DataFrame.select_dtypes。使用问题示例的代码如下所示：

for col in df.select_dtypes(include=['object']).columns:
    df[col] = df[col].fillna('unknown')

【讨论】：