如何在Pandas中排除float64、float32、float16所有浮点类型列？

你可以通过两种方式实现排除所有浮点类型列：

• 显式列出所有浮点类型：
  使用exclude=[np.float16, np.float32, np.float64]，把所有需要排除的浮点类型逐一指定，适合需要精准控制的场景。

• 更简洁的通用方式：利用numpy浮点父类
  所有numpy浮点类型都是np.floating的子类，直接写exclude=[np.floating]就能一次性匹配float16、float32、float64，代码更简洁且覆盖所有浮点类型。

举个实际验证的例子：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建包含多种浮点类型的测试DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'float16_col': pd.Series([1.1, 2.2], dtype=np.float16),
    'float32_col': pd.Series([3.3, 4.4], dtype=np.float32),
    'float64_col': pd.Series([5.5, 6.6], dtype=np.float64),
    'int_col': [1, 2],
    'str_col': ['x', 'y']
})

# 排除所有浮点类型列
filtered_df = df.select_dtypes(exclude=[np.floating])
print(filtered_df.dtypes)

运行后会发现，所有浮点类型的列都被排除，仅保留整数和字符串类型的列。

之前用exclude=["float"]无效的原因是：pandas里的字符串"float"仅对应np.float64类型，无法匹配float16和float32这类其他浮点类型。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TRK