如何判断pandas数据框中的列是否为日期时间类型？如何判断列是否为数字？

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

我试图根据它们是否为日期类型来过滤熊猫数据框中的列。我可以弄清楚是哪些，但随后必须解析该输出或手动选择列。我想自动选择日期列。到目前为止，这里是一个示例-

在这种情况下，我只想选择“ date_col”列。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['Feb-2017', 1, 2],
                   ['Mar-2017', 1, 2],
                   ['Apr-2017', 1, 2],
                   ['May-2017', 1, 2]], 
                  columns=['date_str', 'col1', 'col2'])
df['date_col'] = pd.to_datetime(df['date_str'])
df.dtypes

出：

date_str            object
col1                 int64
col2                 int64
date_col    datetime64[ns]
dtype: object

回答：

熊猫有一个很酷的功能，称为select_dtypes，可以将排除或包含（或两者）作为参数。它根据dtype过滤数据帧。因此，在这种情况下，您将希望包含dtype的列np.datetime64。要按整数过滤，您可以将[np.int64,

np.int32, np.int16, np.int]，用于float [np.float32, np.float64, np.float16,

np.float]：，仅按数字列过滤：[np.number]。

df.select_dtypes(include=[np.datetime64])

出：

    date_col
0   2017-02-01
1   2017-03-01
2   2017-04-01
3   2017-05-01

在：

df.select_dtypes(include=[np.number])

出：

    col1    col2
0   1       2
1   1       2
2   1       2
3   1       2

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