pandas如何筛选带时区和不带时区的所有datetime类型列

解决方案 #

目前有两种兼容性较好的通用筛选方法，不需要逐个枚举时区类型： #

方法1：使用pandas类型判断工具（全版本兼容） #

该方法是最稳妥的实现，is_datetime64_any_dtype会自动识别所有带时区/不带时区的日期时间类型：

from pandas.api.types import is_datetime64_any_dtype

dt_cols = [col for col in df.columns if is_datetime64_any_dtype(df[col])]

方法2：select_dtypes 通用匹配（pandas 1.1+ 支持） #

新版本pandas已经支持直接用datetime作为通用类型参数，一次性匹配所有日期时间列：

dt_cols = df.select_dtypes(include=["datetime"]).columns

原写法失效原因说明 #

带时区的日期时间类型是pandas的扩展数据类型，不属于numpy原生的np.datetime64类型，因此直接传入np.datetime64或datetime64作为筛选条件时，只能匹配到不带时区的原生日期时间列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CutePoison