Selección de columnas numéricas de un dataframe

Supongamos que estamos trabajando con un dataframe como el del Titanic que podemos descargar de seaborn:

import numpy as np
import seaborn as sns

titanic = sns.load_dataset("titanic")
titanic.head()

Dataset Titanic

...y queremos seleccionar las características numéricas. Tenemos varias opciones:

A mano

Obviamente podemos seleccionar éstas manualmente:

seleccion = titanic[["survived", "pclass", "age", "sibsp", "parch", "fare"]]
seleccion.head()

Selección de columnas numéricas

...pero, por supuesto, ésta es la última opción a considerar, pues deseamos llegar a un método "automátivo" que sirva para dataframes de cualquier tamaño.

Con un bucle for

La segunda opción es revisar los tipos de las columnas e ir extrayendo aquellos que nos interesan, que son los que contienen los textos "int" o "float":

features = []
for c in titanic.columns:
    t = str(titanic[c].dtype)
    if "int" in t or "float" in t:
        features.append(c)
features

['survived', 'pclass', 'age', 'sibsp', 'parch', 'fare']

Con el método _get_numeric_data

Otro método es utilizar el método _get_numeric_data:

titanic._get_numeric_data().head()

Extracción de datos numéricos con el método _get_numeric_data

El problema de este método es que considera las características booleanas como numéricas también.

Con el método select_dtypes

El método select_dtypes asociado a un dataframe permite extraer (o excluir) las características con cierto tipo. El inconveniente es que resulta necesario incluir todos los posibles tipos en los que estamos interesados:

seleccion = titanic.select_dtypes(include = ["int16", "int32", "int64", "float16", "float32", "float64"])
seleccion.head()

Selección de columnas numéricas

Con el método select_dtypes y "number"

Podemos simplificar el método anterior incluyendo como listado de tipos a incluir la función numpy.number (función que no aparece en la documentación de NumPy) o, simplemente, "number":

seleccion = titanic.select_dtypes(include = ["number"])
seleccion.head()

Selección de columnas numéricas
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Enviado por admin el Mar, 09/04/2019 - 14:55