R, Python 분석과 프로그래밍의 친구 (by R Friend)

이번 포스팅에서는 여러개의 칼럼을 가지는 pandas DataFrame에서 특정 데이터 유형의 칼럼을 선택하거나 배제하는 방법을 소개하겠습니다. 

(1) pandas DataFrame 의 칼럼별 데이터 유형 확인: df.dtypes

(2) pandas DataFrame 에서 특정 데이터 유형의 칼럼을 선택하기: df.select_dtypes(include)

(3) pandas DataFrame 에서 특정 데이터 유형의 칼럼을 제외하기: df.select_dtypes(exclude)

먼저, 예제로 사용할 pandas DataFrame을 만들어보겠습니다. 데이터 유형으로는 int64, object, boolean, folat64, datetime64 의 5개 서로 다른 유형을 포함하도록 하였습니다. 

import pandas as pd

## sample pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'x1': [1, 2, 3], # int64
    'x2': ['a', 'b', 'c'], # object
    'x3': [True, False, False], # boolean
    'x4': [1.0, 2.0, 3.0], # float64
    'x5': [pd.Timestamp('20230101'), pd.Timestamp('20230102'), pd.Timestamp('20230103')] # datetime64
})


print(df)
#    x1 x2     x3   x4         x5
# 0   1  a   True  1.0 2023-01-01
# 1   2  b  False  2.0 2023-01-02
# 2   3  c  False  3.0 2023-01-03
# 3   4  d   True  4.0 2023-01-04

(1) pandas DataFrame 의 칼럼별 데이터 유형 확인: df.dtypes

## (1) pd.DataFrame.dtypes: data type of each column.

df.dtypes
# x1             int64
# x2            object
# x3              bool
# x4           float64
# x5    datetime64[ns]
# dtype: object

(2) pandas DataFrame 에서 특정 데이터 유형의 칼럼을 선택하기 (include)

pd.DataFrame.select_dtypes(include=None) 메소드를 사용하여 원하는 데이터 유형을 include = 'data type' 옵션에 넣어주면 됩니다. 아래 예시에서는 차례대로 include='int64', 'object', 'bool', float64', 'datetime64' 별로  칼럼을 선택해보았습니다. 

## (2) DataFrame.select_dtypes(include=None, exclude=None)
## Return a subset of the DataFrame’s columns based on the column dtypes.

## including the dtypes in include.
df.select_dtypes(include='int64') # int
# x1
# 0	1
# 1	2
# 2	3
# 3	4


df.select_dtypes(include='object')
# x2
# 0	a
# 1	b
# 2	c
# 3	d


df.select_dtypes(include='bool')
# x3
# 0	True
# 1	False
# 2	False
# 3	True


df.select_dtypes(include='float64') # float
# x4
# 0	1.0
# 1	2.0
# 2	3.0
# 3	4.0


df.select_dtypes(include='datetime64') # datetime
# x5
# 0	2023-01-01
# 1	2023-01-02
# 2	2023-01-03
# 3	2023-01-04

한꺼번에 여러개의 데이터 유형의 칼럼을 선택하고자 할 때는 df.select_dtypes(include=[dtype1, dtype2, ...]) 처럼 include 옵션에 여러개의 데이터 유형을 리스트로 넣어주면 됩니다. 아래 예시에서는 ['int64', 'float64'] 의 두 개의 숫자형 칼럼을 선택해 보았습니다. 

숫자형 (numeric data type) 의 칼럼을 선택하는 또 다른 방법은 df.select_dtypes(include='number') 를 해도 됩니다. 

## (a) include=[dtype, dtype, ...]
df.select_dtypes(include=['int64', 'float64']) # 여러개의 data type

# x1	x4
# 0	1	1.0
# 1	2	2.0
# 2	3	3.0
# 3	4	4.0



## (b) To select all numeric types, use np.number or 'number'
df.select_dtypes(include='number') # int, float

# x1	x4
# 0	1	1.0
# 1	2	2.0
# 2	3	3.0
# 3	4	4.0

숫자형('int64', 'float64') 의 칼럼 이름을 리스트로 반환하려면 columns 로 칼럼 이름을 가져와서 list() 로 묶어주면 됩니다. 

## column names of numeric types
list(df.select_dtypes(include='number').columns)

# ['x1', 'x4']

(3) pandas DataFrame 에서 특정 데이터 유형의 칼럼을 제외하기 (exclude)

위의 (2)번이 특정 데이터 유형을 포함(include)하는 칼럼을 선택하는 것이었다면, 이번에는 특정 데이터 유형을 제외(exclude) 한 나머지 칼럼을 선택하는 방법입니다. 아래 예시에서는 'int64' 데이터 유형을 제외(exclude='int64')한 나머지 칼럼을 반환하였습니다. 

## excluding the dtypes in exclude.
df.select_dtypes(exclude='int64')

# x2	x3	x4	x5
# 0	a	True	1.0	2023-01-01
# 1	b	False	2.0	2023-01-02
# 2	c	False	3.0	2023-01-03
# 3	d	True	4.0	2023-01-04

[Reference]

pandas.DataFrame.select_dtypes(include=None, exclude=None)
: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.select_dtypes.html

이번 포스팅이 많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

행복한 데이터 과학자 되세요!  :-)