检查DataFrame中的哪些列是分类的
我是Pandas的新手，我想以一种简单通用的方法来查找categorical我的哪些列DataFrame，而无需手动指定每种列类型，这与本SO问题不同。使用以下项df创建：
import pandas as pd
df = pd.read_csv("test.csv", header=None)
例如
0 1 2 3 4
0 1.539240 0.423437 -0.687014 Chicago Safari
1 0.815336 0.913623 1.800160 Boston Safari
2 0.821214 -0.824839 0.483724 New York Safari
。
更新（2018/02/04）问题假设数值列不是分类的，@Zero 接受的答案解决了这个问题。
注意-正如@Sagarkar的评论指出的那样，这并不总是正确的。
困难在于数据类型和分类/有序/标称类型是正交的概念，因此在它们之间进行映射并不容易。@Jeff的答案在下面指定了实现手动映射的精确方式。
问题答案：
您可以df._get_numeric_data()用来获取数字列，然后找出分类列
In [66]: cols = df.columns
In [67]: num_cols = df._get_numeric_data().columns
In [68]: num_cols
Out[68]: Index([u'0', u'1', u'2'], dtype='object')
In [69]: list(set(cols) - set(num_cols))
Out[69]: ['3', '4']
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问题内容： 我正在尝试检查python列中是否包含某个值。我正在使用，我毫不怀疑它是一个很好的工具。问题是我有超过350K的行，并且输出不会显示所有的行，因此我可以查看该值是否实际包含在内。简而言之，我只想知道（Y / N）列中是否包含特定值。我的代码如下： 问题答案： 我认为如果需要行，其中column的值包含string ： 或者，如果的列是： 如果要检查 列中的最后4位数字： 样品：
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问题内容： 如果我有这样的框架 我想检查这些行中是否包含某个单词，我只需要这样做。 输出： 如果我决定列出一个清单 如何检查列表中的行是否包含某个单词？ 问题答案： 该方法接受正则表达式模式： 由于支持正则表达式模式，因此您还可以嵌入标志：
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如果我有这样一个框架 我想检查这些行中是否有包含某个单词的行，我必须这样做。 输出： 如果我决定列一个清单： 如何检查行是否包含列表中的某个单词？
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给定一个包含可能分散在各处的NaN值的pandas数据frame： 问题：如何确定哪些列包含NaN值？特别是，我可以获得包含NANS的列名列表吗？
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问题内容： 在Python Pandas中，检查DataFrame是否具有一个（或多个）NaN值的最佳方法是什么？ 我知道函数，但是这会为每个元素返回一个布尔值的DataFrame。此处的帖子也无法完全回答我的问题。 问题答案： jwilner的反应是现场的。我一直在探索是否有更快的选择，因为根据我的经验，求平面数组的总和（奇怪）比计数快。这段代码似乎更快： 速度稍慢，但当然还有其他信息-的数量。