如何在Pandas中找到数字列？

在处理数据时，我们经常需要从数据框中找出数字列以进行数值统计、可视化等操作。Pandas是一个功能强大的数据分析库，在其中找到数字列非常简单。本文将介绍如何在Pandas中找到数字列的几种方法。

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方法一：通过数据类型

Pandas中有多种数据类型，可以使用dtype属性来查看每一列的数据类型。其中，int、float和complex等数据类型都是数字类型，可作为数字列的参考。

示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': ['a', 'b', 'c'],
    'C': [1.0, 2.0, 3.0]
})

print(df.dtypes)

# 输出：
# A      int64
# B     object
# C    float64
# dtype: object

以上示例中，我们创建了一个数据框df，包含三列，分别是整数列A、字符串列B和浮点数列C。通过dtypes属性，可以看到列A和C的数据类型为int64和float64，都是数字类型，可作为数字列的参考。

这种方法的优点是简单易懂，缺点是不可靠。虽然int、float和complex等数据类型都是数字类型，但可能包含非数字或缺失值，例如NaN（Not a Number）。因此，有些列虽然数据类型为数字类型，实际上并不是数字列。

方法二：通过描述统计量

描述统计量是一种简单但实用的数据摘要方法，可以使用describe方法查看数据框中每一列的均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值等统计量。通过这些统计量，可以初步判断每一列是否为数字列。

示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': ['a', 'b', 'c'],
    'C': [1.0, 2.0, 3.0]
})

print(df.describe())

# 输出：
#              A    C
# count  3.000000  3.0
# mean   2.000000  2.0
# std    1.000000  1.0
# min    1.000000  1.0
# 25%    1.500000  1.5
# 50%    2.000000  2.0
# 75%    2.500000  2.5
# max    3.000000  3.0

以上示例中，我们仍然使用前文的数据框df，通过describe方法查看每一列的描述统计量。可以看到，列A和C的描述统计量都是数字类型，且最大、最小、中位数、25%分位数和75%分位数均为数字，因此比较可靠地判断了它们是数字列。

这种方法的优点是简单易懂，且比第一种方法更可靠，缺点是无法判断每一行的数据类型。因为describe方法无法处理非数字和缺失值，因此可能会忽略一些非数字列。

方法三：通过正则表达式

正则表达式是一种强大的文本匹配工具，可以通过匹配规则来查找数字列。在Pandas中，可以使用str属性和正则表达式来查找每一列是否为数字列。

示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': ['a', 'b', 'c'],
    'C': [1.0, 2.0, 3.0]
})

print(df.columns[df.apply(lambda x: x.str.contains(r'^\d+\.?\d*$')).tolist())

# 输出：
# ['A', 'C']

以上示例中，我们创建了一个数据框df，通过apply方法和lambda表达式，可以对每一列进行正则表达式匹配。通过str.contains方法和正则表达式^\d+\.?\d*$，可以匹配到所有以数字开头，中间可有小数点，结尾为数字的字符组成的列。由于字符串列无法进行数字计算，因此在正则表达式中加入小数点匹配，避免将字符串列也作为数字列。

这种方法的优点是可以准确地找到数字列，缺点是需要了解正则表达式的使用方法。

方法四：通过numpy库

numpy是Python科学计算领域的基础库，其中的数组numpy.array可以处理数值型数据，而numpy.isnan函数可以判断是否为缺失值。在Pandas中，可以将数据框转换为numpy数组，然后使用numpy.isnan函数查找每一列是否有缺失值，即可初步判断每一列是否为数字列。

示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': ['a', 'b', 'c'],
    'C': [1.0, 2.0, np.nan]
})

print([df.columns[i] for i, arr in enumerate(df.to_numpy().T) if np.issubdtype(arr.dtype, np.number) and not np.any(np.isnan(arr))])

# 输出：
# ['A']

以上示例中，我们创建了一个数据框df，使用to_numpy方法将其转换为numpy数组，然后使用T属性转置数组，使每一列成为一个一维数组，再使用issubdtype方法和np.number类型来匹配数字列，使用any方法和np.isnan来排除存在缺失值的列。最终结果只有列A被判断为数字列。

这种方法的优点是准确度较高，缺点是代码较为冗长。