Python 如何在dataframe中获取数字列名

我有一个数据帧，它有

对象、int64、float64

数据类型。我想获取

int64和float64

列的列名。我在熊猫中使用以下命令，但它似乎不起作用

cat_num_prv_app = [num for num in list(df.columns) if isinstance(num, (np.int64,np.float64))]

以下是我的数据类型

 df.info()
 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
 RangeIndex: 1670214 entries, 0 to 1670213
 Data columns (total 37 columns):
 ID               1670214 non-null int64
 NAME             1670214 non-null object
 ANNUITY          1297979 non-null float64
 AMOUNT           1670214 non-null float64
 CREDIT           1670213 non-null float64

df.info（）
范围索引：1670214个条目，0到1670213
数据列（共37列）：
ID 1670214非空int64
名称1670214非空对象
年金1297979非空浮动64
金额1670214非空浮动64
贷记1670213非空浮动64

我想将列名

ID、年金、金额和信用

存储在一个变量中，我可以稍后使用它来子集数据框。

与

np.number一起使用

选择所有数字列：

df = pd.DataFrame({'A':list('abcdef'),
                   'B':[4.5,5,4,5,5,4],
                   'C':[7.4,8,9,4,2,3],
                   'D':[1,3,5,7,1,0],
                   'E':list('aaabbb')})

print (df)
   A    B    C  D  E
0  a  4.5  7.4  1  a
1  b  5.0  8.0  3  a
2  c  4.0  9.0  5  a
3  d  5.0  4.0  7  b
4  e  5.0  2.0  1  b
5  f  4.0  3.0  0  b

print (df.dtypes)
A     object
B    float64
C    float64
D      int64
E     object
dtype: object

cols = df.select_dtypes([np.number]).columns
print (cols)
Index(['B', 'C', 'D'], dtype='object')

这里可以指定

float64

和

int64

：

df = pd.DataFrame({'A':list('abcdef'),
                   'B':[4.5,5,4,5,5,4],
                   'C':[7,8,9,4,2,3],
                   'D':[1,3,5,7,1,0],
                   'E':list('aaabbb')})

df['D'] = df['D'].astype(np.int32)
print (df.dtypes)
A     object
B    float64
C      int64
D      int32
E     object
dtype: object

cols = df.select_dtypes([np.int64,np.float64]).columns
print (cols)
Index(['B', 'C'], dtype='object')

---

使用“np.where”的替代解决方案 （但比批准的答案更难看）

df.iloc[：，（np.where（（df.dtypes==np.int64）|（df.dtypes==np.float64））[0]]列

示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [1.0, 2.0, 3.0], "C": ["a", "b", "c"]})

print(df.iloc[:, (np.where((df.dtypes == np.int64) | 
                 (df.dtypes == np.float64)))[0]].columns)

> Index(['A', 'B'], dtype='object')

---

你能提供一个

df.columns

的例子，以及你对它的预期结果吗？我在哪里犯了错误？@Neil-你的

列表理解

按列名循环，在我的示例

a，B，C，D，E

，因此它无法工作。