按dtype选择pandas列
我想知道Pandas DataFrames中是否有一种优雅而简捷的方式来按数据类型（dtype）选择列。即从DataFrame中仅选择int64列。
详细来说，
df.select_columns(dtype=float64)
先谢谢您的帮助
问题答案：
df.loc[:, df.dtypes == np.float64]
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我一直在寻找通过python文档和论坛来选择列的方法，但是关于列索引的每个示例都过于简单。 假设我有一个10x10的数据帧 到目前为止，给出的所有文档只是一个简单的索引示例，如
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这个问题可能非常愚蠢，但我不知道该怎么做 有一个带有N列的。我需要选择一些列，按列的索引引用，然后将所有值转换为数字，并在我的 我已经通过列名引用（比如完成了这项工作，但仍然坚持使用索引（比如 在这种情况下，对列引用的正确方法是什么？（python 2.7）
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在Loc vs. iloc vs. ix vs. at vs. iat的答案中选择？例如。 现在我想要所有的栏目，除了“食物”和“高度”。 我认为类似于的东西可以工作，但是Python返回。 我知道有一种解决方法：。然而，在我的现实生活中，我有数百列要删除。键入所有列名是如此低效。 我期待类似于R语言中的或。 还阅读了选择/排除Pandas中的列集。
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本文向大家介绍pandas 选择重复，包括了pandas 选择重复的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 如果需要将值设置0为column B，则在columnA中的重复数据中，首先使用创建掩码Series.duplicated，然后使用DataFrame.ix或Series.mask： 如果需要反面罩使用~：
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问题内容： 因此，我正在从NOAA读取站代码csv文件，如下所示： 前两列包含气象站代码，有时它们的前导零。当熊猫在未指定dtype的情况下导入它们时，它们将变成整数。没什么大不了的，因为我可以遍历数据帧索引并用类似的东西替换它们，”%06d” % i因为它们始终是六位数字，但是您知道…这是懒惰的方式。 使用以下代码获取csv： 一切都很好，但是当我尝试使用此方法阅读时： 要么 我收到一个讨厌的错
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问题内容： 在该文档是 非常 简洁http://pandas.pydata.org/pandas- docs/stable/generated/pandas.DataFrame.query.html 。我也无法通过网络搜索找到投影的示例。 因此，我尝试仅提供列名：这给出了语法错误。同样地键入内容，然后键入列名称。那么..该怎么做？ 问题答案： 玩弄了一会儿，并通过阅读后的源代码的，我不能想出一个办