Pandasで数値型の列を見つける方法をわかりやすく解説

Pandasでデータフレームから数値型の列を抽出したい場合、select_dtypes()メソッドを使うのが最もシンプルな方法です。このメソッドは、列のデータ型（dtype）に基づいて列を選択できる便利な機能を持っています。実際のコード例を通じて、具体的な使い方を見ていきましょう。

処理の手順

• 2次元のサイズ可変で、異なる型のデータを含みうる表形式データ（DataFrame）df を作成します。
• 作成した入力DataFrame df の内容を出力して確認します。
• 選択対象とするデータ型のリスト（ここでは数値型）を作成します。
• 各列の dtypes に基づいて、条件に合致する列のみのサブセットを返します。
• データ型が int である列だけが出力されていることを確認します。

コード例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
   dict(
      name=['John', 'Jacob', 'Tom', 'Tim', 'Ally'],
      marks=[89, 23, 100, 56, 90],
      subjects=["Math", "Physics", "Chemistry", "Biology", "English"]
   )
)

print("入力DataFrame:\n", df)
numerics = ['int16', 'int32', 'int64']
df = df.select_dtypes(include=numerics)
print("入力DataFrameの数値列:\n", df)

実行結果

入力DataFrame:
     name  marks   subjects
0   John     89       Math
1  Jacob     23    Physics
2    Tom    100  Chemistry
3    Tim     56    Biology
4   Ally     90    English

入力DataFrameの数値列:
    marks
0    89
1    23
2   100
3    56
4    90

select_dtypes()メソッドのポイント

select_dtypes()は、include引数に「含めたいデータ型」を、exclude引数に「除外したいデータ型」を指定して使います。上記の例では int16・int32・int64 を指定していますが、浮動小数点数も対象にしたい場合はリストに 'float' を追加してください。また、文字列型や日付型など、特定の型だけをまとめて除外したい場面でも、このメソッドは前処理や集計の際に非常に役立ちます。