使用Pandas提取包含数字（整数/浮点数）的所有列名

问题分析 #

你现在需要提取包含整数、浮点数的列名，之前的代码只捕获了整数列，还返回了对应的值，而且用or时触发报错，原因是：

1. dataframe.loc[0, 条件]返回的是该行符合条件的值，不是列名；
2. 布尔数组的逻辑判断不能用Python原生的or，要使用Pandas支持的按位或运算符|，且需要给每个条件加括号。

解决方案 #

方法1：直接筛选数字类型的列（最推荐）

Pandas提供了select_dtypes方法，可以直接指定要保留的类型，然后提取列名：

# 筛选整数和浮点数类型的列，转为列表
numeric_cols = dataframe.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns.tolist()
print(numeric_cols)
# 输出: ['A', 'B', 'D']

方法2：检查第一行元素的类型（适合列 dtype 为object但实际存数字的场景）

如果你的DataFrame存在列类型是object但实际存储数字的情况，可以通过判断第一行元素的类型来筛选：

numeric_cols = [col for col in dataframe.columns if isinstance(dataframe.loc[0, col], (int, float))]
print(numeric_cols)
# 输出: ['A', 'B', 'D']

修正你之前的代码 #

如果一定要用你最初的思路（通过dtypes判断），可以这样修改：

# 用按位或`|`连接条件，加括号避免优先级问题，然后取index（即列名）转为列表
numeric_cols = dataframe.loc[0, (dataframe.dtypes == 'int64') | (dataframe.dtypes == 'float64')].index.tolist()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Adrian