如何自动获取Pandas DataFrame中分类列的索引？

当然有更高效的自动方案！不用再手动构建列名-索引对应表、挨个找分类列位置，直接利用Pandas DataFrame的类型属性就能快速搞定：

方法一：直接遍历数据类型提取索引 #

这是最简洁的方式，通过enumerate遍历每一列的 dtype，筛选出category类型对应的索引：

# 假设df是你导入后的DataFrame对象
categorical_features = [idx for idx, dtype in enumerate(df.dtypes) if dtype == 'category']

方法二：先获取分类列名再转索引 #

如果你需要先确认分类列的名称，也可以先筛选出所有category类型的列名，再通过get_indexer转换为索引列表：

# 第一步：获取所有分类列的名称
cat_column_names = df.columns[df.dtypes == 'category'].tolist()
# 第二步：将列名转换为对应的索引
categorical_features = df.columns.get_indexer(cat_column_names).tolist()

为什么这两种方法更好？ #

• 完全自动化，不用手动数列的位置，避免列顺序变动时出错
• 代码更简洁易读，维护成本低
• 不管你的DataFrame有多少列，都能一次性准确提取所有分类列的索引

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lumos