如何从DataFrame中筛选仅包含数值类型的列

如果你需要从混合类型列的DataFrame里只保留数值类型（整数、浮点数等）的列，以下是两种实用的实现方法：

方法1：用select_dtypes快速筛选（推荐） #

这是pandas专门提供的列类型筛选工具，直接指定要保留的数值类型即可：

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [17, 23],
    'B': [398, 476],
    'C': ['file', 'name']
})

# 筛选所有数值类型列
numeric_df = df.select_dtypes(include=['number'])
print(numeric_df)

输出结果：

A    B
0  17  398
1  23  476

如果只想保留整数类型，可把include改成['int']；要同时包含整数和浮点数，用['int64', 'float64']也可以，'number'是更通用的数值类型别名。

方法2：手动遍历判断列类型 #

适合需要自定义判断逻辑的场景，通过遍历列并检查数据类型来筛选：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': [17, 23],
    'B': [398, 476],
    'C': ['file', 'name']
})

# 筛选数值类型列
numeric_cols = [col for col in df.columns if np.issubdtype(df[col].dtype, np.number)]
numeric_df = df[numeric_cols]
print(numeric_df)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shital