df.select_dtypes(exclude = ['object'])

更新:

df.select_dtypes(include= np.number)

或者是熊猫的新版本

 df.select_dtypes('number')

下面的代码将返回数据集的数字列的名称列表。

cnames=list(marketing_train.select_dtypes(exclude=['object']).columns)

这里marketing_train是我的数据集，select_dtypes()是使用exclude和include参数选择数据类型的函数，columns用于获取数据集的列名 以上代码的输出如下:

['custAge',
     'campaign',
     'pdays',
     'previous',
     'emp.var.rate',
     'cons.price.idx',
     'cons.conf.idx',
     'euribor3m',
     'nr.employed',
     'pmonths',
     'pastEmail']
    

def is_type(df, baseType):
    import numpy as np
    import pandas as pd
    test = [issubclass(np.dtype(d).type, baseType) for d in df.dtypes]
    return pd.DataFrame(data = test, index = df.columns, columns = ["test"])
def is_float(df):
    import numpy as np
    return is_type(df, np.float)
def is_number(df):
    import numpy as np
    return is_type(df, np.number)
def is_integer(df):
    import numpy as np
    return is_type(df, np.integer)

请参阅以下代码:

if(dataset.select_dtypes(include=[np.number]).shape[1] > 0):
display(dataset.select_dtypes(include=[np.number]).describe())
if(dataset.select_dtypes(include=[np.object]).shape[1] > 0):
display(dataset.select_dtypes(include=[np.object]).describe())

通过这种方式，您可以检查值是数值，如float和int还是srting值。第二个if语句用于检查对象引用的字符串值。

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。