Python 如何从输入数据集中删除非数字列？ 例如，如果我想考虑一种花卉种类、花瓣数量、发芽时间和用户 ID>代码>，用户 ID>代码>将有一个连字符。所以在我的数据分析中，我不想使用它。我知道我可以硬编码它，但我希望这样，当我输入任何数据集时，它会自动删除带有非数字输入的列

编辑：不清楚的问题。我正在使用pandas从csv文件中读取数据

例如：

        Species    NPetals    GermTime    UserID
    1    R. G        5          4           65-78

    2    R. F        5          3           65-81

---

我想从文档中删除

数据集

中的

用户ID

和

物种

列，您只需使用以下方法筛选数值数据：

---

你可以通过任何有效的

你的问题很不清楚。首先，您的数据是什么格式的？SQL数据库？CSV？擅长？熊猫数据帧？请参阅页面以获取澄清此问题的帮助。很抱歉，我已经澄清了一些要点。那么

del df['Species']

和

del df['UserID']

有什么问题吗？对于这个特定的数据集来说，这很好，但我确实想让它更智能。如果我使用另一个数据集，它会自动删除非数字列。我不想每次更改数据集时都更改代码。因此，设置一点

if

循环测试每列的

dtype

。。。

In [5]:
df = pd.DataFrame({'a': np.random.randn(6).astype('f4'),'b': [True, False] * 3,'c': [1.0, 2.0] * 3})
df

Out[5]:
          a      b  c
0  0.338710   True  1
1  1.530095  False  2
2 -0.048261   True  1
3 -0.505742  False  2
4  0.729667   True  1
5 -0.634482  False  2

In [15]:    
df.select_dtypes(include=[np.number])

Out[15]:
          a  c
0  0.338710  1
1  1.530095  2
2 -0.048261  1
3 -0.505742  2
4  0.729667  1
5 -0.634482  2