Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.
La función Pandas dataframe.select_dtypes()devuelve un subconjunto de las columnas de DataFrame en función de los tipos de columna. Los parámetros de esta función se pueden configurar para incluir todas las columnas que tienen algún tipo de datos específico o se pueden configurar para excluir todas aquellas columnas que tienen algunos tipos de datos específicos.
Sintaxis: DataFrame.select_dtypes(incluir=Ninguno, excluir=Ninguno)
Parámetros:
incluir, excluir: una selección de dtypes o strings para incluir/excluir. Se debe proporcionar al menos uno de estos parámetros.Retorno: el subconjunto del marco que incluye los tipos de d en incluir y excluyendo los tipos de d en excluir.
Para obtener un enlace al archivo CSV utilizado en el código, haga clic aquí
Ejemplo #1: Use select_dtypes()la función para seleccionar todas las columnas que tienen tipos de datos flotantes.
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.read_csv("nba.csv")
# Print the dataframe
df
Usemos la dataframe.select_dtypes()función para seleccionar todas las columnas que tengan un tipo de datos flotantes en el marco de datos.
# select all columns having float datatype df.select_dtypes(include ='float64')
Salida: 
Ejemplo n.º 2: use select_dtypes()la función para seleccionar todas las columnas en el marco de datos, excepto aquellas columnas que son de tipo de datos flotantes.
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.read_csv("nba.csv")
# select all columns except float based
df.select_dtypes(exclude ='float64')
Producción :
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Shubham__Ranjan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA