पायथन - विशिष्ट डेटाटाइप वाले कॉलम चुनें

विशिष्ट डेटाटाइप वाले कॉलम चुनने के लिए, select_dtypes() मेथड और include पैरामीटर का उपयोग करें। सबसे पहले, 2 कॉलम वाला डेटाफ्रेम बनाएं –

dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Marc', 'Scarlett', 'Kat', 'John'],
        "Roll Number": [5, 10, 3, 8, 2, 9, 6]
    }
)

अब, अपने संबंधित विशिष्ट डेटाटाइप के साथ 2 कॉलम चुनें –

column1 = dataFrame.select_dtypes(include=['object']).columns
column2 = dataFrame.select_dtypes(include=['int64']).columns

उदाहरण

निम्न कोड है –

import pandas as pd
# डेटाफ्रेम बनाएं
dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Marc', 'Scarlett', 'Kat', 'John'],
        "Roll Number": [5, 10, 3, 8, 2, 9, 6]
    }
)
print "DataFrame ...\n", dataFrame
print "\nInfo of the entire dataframe:\n"
# विवरण प्राप्त करें
print(dataFrame.info())
# विशिष्ट डेटाटाइप वाले कॉलम चुनें
column1 = dataFrame.select_dtypes(include=['object']).columns
column2 = dataFrame.select_dtypes(include=['int64']).columns
print "Column 1 with object type = ", column1
print "Column 2 with int64 type = ", column2

आउटपुट

यह निम्न आउटपुट उत्पन्न करेगा –

DataFrame ...   Roll Number  Student
0            5       Jack
1           10      Robin
2            3        Ted
3            8       Marc
4            2   Scarlett
5            9        Kat
6            6       John
Info of the entire dataframe:

RangeIndex: 7 entries, 0 to 6
Data columns (total 2 columns):
Roll Number    7 non-null int64
Student        7 non-null object
dtypes: int64(1), object(1)
memory usage: 184.0+ bytes
None
Column 1 with object type = Index([u'Student'], dtype='object')
Column 2 with int64 type = Index([u'Roll Number'], dtype='object')