pandas Tricks_02 👉🏻 'Select columns by Data Type' (Kevin by DataSchool)

Q. 오늘도 데이터프레임이 주어졌다. 근데 특정 데이터 타입을 갖는 칼럼만 뽑아내고 싶다.. 어떻게 하면 될까...?

 

A) 👉🏻 'select_dtypes' method 사용!

 

1> seaborn 'titanic' dataset 불러오면

(seaborn.load_dataset docu 👉🏻 https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.load_dataset.html)

 

import pandas as pd
import seaborn as sns
titanic = sns.load_dataset('titanic')
titanic.head()

 

 

2> 먼저 column dtypes 확인!

 

#2) select columns by data type
titanic.dtypes

 

 

3> select_dtypes() method로 원하는 dtypes column만 출력!

(select_dtypes() docu 👉🏻 https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.select_dtypes.html)

 

→ include 또는 exclude 인자를 통해 원하는 dtypes를 포함할 수도 있고, 뺄 수도 있다...! (list 형식)

→ 그렇다면, include 또는 exclude 인자로 어떤 값이 들어갈 것인가? 원하는 dtypes 종류를 넣으면 된다

 

 

additional Q) 그렇다면 여기서 생기는 궁금증...! numpy.dtype형은 도대체 몇 개이고 object는 어떤 dtype들을 포함하는걸까..?

A) https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.scalars.html

 

ex) integer, inexact형 포함한 titanic data의 numeric type column만 출력하고 싶다면..?

 

titanic.select_dtypes(include='number').head()

 

 

ex) object형은 출력하고, numeric type data는 배제한 titanic data를 출력하고 싶다면..?

 

df_iris.select_dtypes(include='object', exclude='number').head()

 

 

<원하는 데이터 타입만 출력 완료>

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* 출처 youtube) https://youtu.be/RlIiVeig3hc