简单的一行回答，创建一个只有数字列的新数据框架:

df.select_dtypes(include=np.number)

如果您想要数值列的名称:

df.select_dtypes(include=np.number).columns.tolist()

完整的代码:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': range(7, 10),
                   'B': np.random.rand(3),
                   'C': ['foo','bar','baz'],
                   'D': ['who','what','when']})
df
#    A         B    C     D
# 0  7  0.704021  foo   who
# 1  8  0.264025  bar  what
# 2  9  0.230671  baz  when

df_numerics_only = df.select_dtypes(include=np.number)
df_numerics_only
#    A         B
# 0  7  0.704021
# 1  8  0.264025
# 2  9  0.230671

colnames_numerics_only = df.select_dtypes(include=np.number).columns.tolist()
colnames_numerics_only
# ['A', 'B']

你可以使用没有文档的函数_get_numeric_data()只过滤数字列:

df._get_numeric_data()

例子:

In [32]: data
Out[32]:
   A  B
0  1  s
1  2  s
2  3  s
3  4  s

In [33]: data._get_numeric_data()
Out[33]:
   A
0  1
1  2
2  3
3  4

请注意，这是一个“私有方法”(即，一个实现细节)，将来可能会更改或完全删除。请谨慎使用。

简单的一行程序:

df.select_dtypes('number').columns

很多贴出来的答案都是低效的。这些答案要么返回/选择原始数据帧的子集(不必要的副本)，要么在describe()的情况下执行不必要的计算统计。

要获得数字列名，可以使用pd.api.types的条件列表推导式。is_numeric_dtype功能:

numeric_cols = [col for col in df if pd.api.types.is_numeric_dtype(df[col])]

我不确定这个函数是什么时候引入的。

你可以使用DataFrame的select_dtypes方法。它包括include和exclude两个参数。所以isNumeric看起来是这样的:

numerics = ['int16', 'int32', 'int64', 'float16', 'float32', 'float64']

newdf = df.select_dtypes(include=numerics)

简单的一行回答，创建一个只有数字列的新数据框架:

df.select_dtypes(include=np.number)

如果您想要数值列的名称:

df.select_dtypes(include=np.number).columns.tolist()

完整的代码:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': range(7, 10),
                   'B': np.random.rand(3),
                   'C': ['foo','bar','baz'],
                   'D': ['who','what','when']})
df
#    A         B    C     D
# 0  7  0.704021  foo   who
# 1  8  0.264025  bar  what
# 2  9  0.230671  baz  when

df_numerics_only = df.select_dtypes(include=np.number)
df_numerics_only
#    A         B
# 0  7  0.704021
# 1  8  0.264025
# 2  9  0.230671

colnames_numerics_only = df.select_dtypes(include=np.number).columns.tolist()
colnames_numerics_only
# ['A', 'B']