我们可以根据下面的要求包括和排除数据类型:

train.select_dtypes(include=None, exclude=None)
train.select_dtypes(include='number') #will include all the numeric types

参考自木星笔记本。

要选择所有数字类型，请使用np。Number或' Number '

要选择字符串，必须使用对象dtype，但请注意 这将返回所有对象dtype列 参见NumPy dtype层次结构<http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.scalars.html>__ 要选择日期时间，使用np。Datetime64， 'datetime'或 “datetime64” 要选择时间增量，使用np。Timedelta64， 'timedelta'或者 “timedelta64” 要选择Pandas分类dtypes，使用'category' 要选择Pandas datetimetz类型，使用'datetimetz'(在 0.20.0)或“datetime64[ns, tz]”

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')

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']

我们可以根据下面的要求包括和排除数据类型:

train.select_dtypes(include=None, exclude=None)
train.select_dtypes(include='number') #will include all the numeric types

参考自木星笔记本。

要选择所有数字类型，请使用np。Number或' Number '

要选择字符串，必须使用对象dtype，但请注意 这将返回所有对象dtype列 参见NumPy dtype层次结构<http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.scalars.html>__ 要选择日期时间，使用np。Datetime64， 'datetime'或 “datetime64” 要选择时间增量，使用np。Timedelta64， 'timedelta'或者 “timedelta64” 要选择Pandas分类dtypes，使用'category' 要选择Pandas datetimetz类型，使用'datetimetz'(在 0.20.0)或“datetime64[ns, tz]”

简单的一行程序:

df.select_dtypes('number').columns

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。