В этой статье блога мы погрузимся в мир pandas и рассмотрим различные методы выбора только столбцов объектов в ваших данных. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным аналитиком данных, эти советы помогут вам эффективно извлекать определенные типы данных в DataFrame pandas и манипулировать ими. Итак, начнём!

Метод 1: использование dtypes и select_dtypes()
Один простой способ выбрать только столбцы объекта — использовать атрибут dtypes DataFrame. Атрибут dtypes возвращает типы данных каждого столбца. Затем мы можем отфильтровать DataFrame на основе типа данных объекта с помощью функции select_dtypes().

object_columns = df.select_dtypes(include="object")

Метод 2: использование isinstance() и понимания списка.
Другой подход — перебрать каждый столбец в DataFrame и проверить, является ли его тип данных объектом, с помощью функции isinstance(). Затем мы можем использовать понимание списка, чтобы создать новый DataFrame только со столбцами объекта.

object_columns = df[[col for col in df.columns if isinstance(df[col].iloc[0], str)]]

Метод 3: использование типа данных объекта numpy
Внутренне Pandas основан на NumPy, поэтому мы можем использовать тип данных объекта NumPy для выбора столбцов объекта. Для этого мы можем использовать тип данных numpy.object_ и функцию select_dtypes().

import numpy as np
object_columns = df.select_dtypes(include=[np.object_])

Метод 4: использование метода infer_objects()
Если ваш DataFrame содержит столбцы со смешанными типами данных, вы можете использовать метод infer_objects() для вывода и преобразования столбцов в более конкретные типы. После этого вы можете легко выбрать столбцы объекта.

df = df.infer_objects()
object_columns = df.select_dtypes(include="object")

Метод 5: использование API pandas с аргументом dtype
При чтении данных в DataFrame из файла вы можете явно указать типы данных столбцов, используя аргумент dtype. Предоставляя словарь с именами столбцов и соответствующими типами данных, вы можете гарантировать, что будут выбраны только столбцы объекта.

df = pd.read_csv("data.csv", dtype={"column1": object, "column2": object, ...})

В этой статье мы рассмотрели несколько способов выбора только столбцов объектов в pandas. Используя возможности панды по манипулированию данными, мы можем легко фильтровать и работать с определенными типами данных в нашем DataFrame. Эти методы улучшат ваш рабочий процесс анализа данных и помогут извлечь из них ценную информацию.