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)

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)

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)

虽然这是一个古老的话题，

但我认为下面的公式比其他的都简单

df [df.describe () .columns]

由于函数describe()仅适用于数值列，因此输出的列将仅为数值列。

这是另一个简单的代码，用于在pandas数据帧中查找数字列，

numeric_clmns = df.dtypes[df.dtypes != "object"].index 

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')