pandas DataFrame筛选仅保留数值列功能异常问题求助

现存问题 #

你的代码存在2个核心错误：

• 赋值逻辑错误：判断列是数值类型后，你是把列名字符串赋值给了新DataFrame固定叫column的列，每次循环都会覆盖该列，完全没有把原列的实际数值导入新DataFrame，也没有保留原列名。
• 缺少返回值：函数执行结束后没有返回处理好的num_dataframe，外部调用时无法拿到过滤后的结果，你观察到的「非数值列全部保留」本质是你使用了原输入DataFrame而非函数处理后的结果。

补充边界注意：如果某列是object类型但内容都是可转成数值的字符串，is_numeric_dtype不会判定为数值列，如果你需要兼容这类场景要额外加转换逻辑。

修复后的函数实现 #

import pandas as pd
from pandas.api.types import is_numeric_dtype

def x_y_arrays(dataframe):
    num_dataframe = pd.DataFrame()
    for column in dataframe.columns:
        if is_numeric_dtype(dataframe[column]):
            # 直接把原列的数值赋值给新DataFrame的对应列，保留原列名
            num_dataframe[column] = dataframe[column]
    # 最后返回处理好的数值列DataFrame
    return num_dataframe

更简洁的原生写法 #

pandas自带直接筛选数值列的方法，不需要手动循环遍历，代码更高效简洁：

def x_y_arrays(dataframe):
    # 直接筛选所有数值类型的列，返回新DataFrame
    return dataframe.select_dtypes(include='number')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者codingnoob1004