在 Pandas 中获取所有分类列的优雅方法？

Question

有没有办法在 Pandas 中获取所有分类变量？我知道的最好的方法是遍历所有列并检查它是否dtype是分类的。

最终，我想要一个单线来绘制所有分类变量的所有条形图。

Answer 1

使用select_dtypes并传递 the'category'作为过滤 df 的类型，这将返回dtype与此匹配的所有列：

In [9]:
df = pd.DataFrame({'a': np.random.randn(6),
                    'b': [True, False] * 3,
                    'c': [1.0, 2.0] * 3})
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 6 entries, 0 to 5
Data columns (total 3 columns):
a    6 non-null float64
b    6 non-null bool
c    6 non-null float64
dtypes: bool(1), float64(2)
memory usage: 150.0 bytes

In [10]:
df['a'] = pd.Categorical(df['a'])
df['c'] = pd.Categorical(df['c'])
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 6 entries, 0 to 5
Data columns (total 3 columns):
a    6 non-null category
b    6 non-null bool
c    6 non-null category
dtypes: bool(1), category(2)
memory usage: 130.0 bytes

In [11]:
df.select_dtypes(['category'])

Out[11]:
          a  c
0  1.295878  1
1 -1.230722  2
2  0.340209  1
3 -0.277246  2
4 -2.336386  1
5  0.363829  2

Answer 2

catCols = [col for col in df.columns if df[col].dtype=="O"]

catcols 是一个列表，将包含 df 中类型为 O 的所有列，即对象