如何过滤并找出熊猫数据框中某种数据类型的所有列？答案

【问题标题】：How to filter and find out all the columns of a certain data type in pandas dataframe?如何过滤并找出熊猫数据框中某种数据类型的所有列？
【发布时间】：2021-06-15 07:05:51
【问题描述】：

让我有一个数据框df

 Name     Age       Job
 
 Rick     24      Worker
 Max      20      Worker
 Sam      48      Driver
 
 Expected output:  
                  Name
                  Job

现在，我想打印出那些具有 object 类型数据的列（名称）。
这是我的尝试：

for column in df:
    if df.dtypes(column) == 'object':
        print(column)

但我收到一个错误，即： " 如果 df.dtypes(column) == 'object': 类型错误：“系列”对象不可调用“

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

你可以使用df.select_dtypes如下：

df.select_dtypes('object').columns.to_list()

输出：

['Name', 'Job']

或者：

for column in df:
    if df[column].dtype == 'object':
        print(column)

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用列表推导：

[x for x in df.columns if df[x].dtype == object]

输出：

['Name', 'Job']

【讨论】：

【解决方案3】：

试试

df.columns[df.dtypes == object].to_list()

给了

>> ['Name', 'Job']

【讨论】：

【解决方案4】：

错误是由 for 循环引起的。试试：

for column in df.columns:
    if type(column) == 'object':
        print(column)

【讨论】：

【解决方案5】：

这是一个尝试：

代码：

df.dtypes[df.dtypes == 'object'].index.values

打印：

array(['Name', 'Job'], dtype=object)

用于打印列本身：

[print(val) for val in df.dtypes[df.dtypes == 'object'].index]
Name
Job

【讨论】：

【解决方案6】：

import numpy as np
# Get columns whose data type is object
filteredColumns = df.dtypes[df.dtypes == np.object]
# List of columns whose data type is object
listOfColumnNames = list(filteredColumns.index)
print(listOfColumnNames)

输出：

['姓名', '工作']

【讨论】：

【解决方案7】：

另一种方法：

[print(col) for col in df.select_dtypes(include = object).columns]
Name
Job

【讨论】：