本篇介绍的是pandas选择列数据的一个小技巧。
之前已经介绍了很多选择列数据的方式，比如loc，iloc函数，按列名称选择，按条件选择等等。
这次介绍的是按照列的数据类型来选择列，按类型选择列可以帮助你快速选择正确的数据类型，提高数据分析的效率。
1. 类型种类
pandas列的数据类型主要有4大种类：
- number：数值类型，包括整数和浮点数
- object：主要是字符串类型
- catagory：分类类型
- datetime：日期类型
创建包含上述数据类型的测试数据：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"日期": [
"2020/04/10",
"2020/04/11",
"2021/06/17",
"2021/06/18",
"2022/11/22",
"2022/11/23",
],
"年级": ["初一", "初二", "初一", "初二", "初一", "初二"],
"学生": ["小红", "小华", "小明", "小李", "小汪", "小郑"],
"名次": [1, 1, 2, 3, 1, 3],
"平均成绩": [98.5, 95.5, 92.0, 89.5, 99.0, 87.5],
},
)
df["日期"] = pd.to_datetime(df["日期"])
df["年级"] = df["年级"].astype("category")
print(df.dtypes)
df
2. 选择类型
按列的类型选择用 select_dtypes 函数。
2.1. 选择一个类型
选择一个类型时，用 include 参数指定列名。
df.select_dtypes(include="category")
number类型包含 int 和 float。
df.select_dtypes(include="number")
也可以指定 int 或 float 选择整数或者浮点数。
df.select_dtypes(include="int")
df.select_dtypes(include="float")
2.2. 选择多个类型
选择多个类型还是 include 参数，不过传入的值是列表。
df.select_dtypes(include=["category", "datetime"])
2.3. 指定不选的类型
include参数是指定要选择的类型，如果要选择的类型比较多，我们可以通过exclude参数来设置不需要的类型。
df.select_dtypes(exclude="datetime")
exclude 参数也可以传入列表，设置多个不选择的类型。
df.select_dtypes(exclude=["category", "datetime"])
