▷Ejemplo de pandas.DataFrame.select_dtypes ✔️ Foro Ayuda 【 2024 】

El paso a paso o código que hallarás en este artículo es la resolución más fácil y válida que hallamos a esta duda o dilema.

DataFrame.select_dtypes(incluir=Ninguno, excluir=Ninguno)[source]

Devuelve un subconjunto de las columnas del DataFrame según los tipos de columna.

Parámetros

incluir excluir : escalar o similar a una lista: Una selección de tipos o cadenas que se incluirán / excluirán. Se debe proporcionar al menos uno de estos parámetros.

Devoluciones

Marco de datos: El subconjunto del marco que incluye los tipos d en include y excluyendo los dtypes en exclude.

Eleva

ValueError

Si ambos include y exclude estan vacíos
Si include y exclude tener elementos superpuestos
Si alguna clase de string dtype se pasa.

Ver también

DataFrame.dtypes: Devuelve la serie con el tipo de datos de cada columna.

Notas

Para seleccionar todo numérico tipos, uso np.number o 'number'
Para seleccionar cadenas debe utilizar el object dtype, pero tenga en cuenta que esto devolverá todos columnas de tipo de objeto
Ver el jerarquía numpy dtype
Para seleccionar fechas y horas, use np.datetime64, 'datetime' o 'datetime64'
Para seleccionar timedeltas, use np.timedelta64, 'timedelta' o 'timedelta64'
Para seleccionar tipos categóricos de Pandas, use 'category'
Para seleccionar los tipos de fecha y hora de Pandas, utilice 'datetimetz' (nuevo en 0.20.0) o 'datetime64[ns,tz]'

Ejemplos de

>>> df = pd.DataFrame('a':[1,2]*3,...'b':[True,False]*3,...'c':[1.0,2.0]*3)>>> df
        a      b  c
01True1.012False2.021True1.032False2.041True1.052False2.0

>>> df.select_dtypes(include='bool')
   b
0True1False2True3False4True5False

>>> df.select_dtypes(include=['float64'])
   c
01.012.021.032.041.052.0

>>> df.select_dtypes(exclude=['int64'])
       b    c
0True1.01False2.02True1.03False2.04True1.05False2.0

pandas.DataFrame.samplepandas.DataFrame.sem

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