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description Return a subset of the DataFrame’s columns based on the column dtypes.

DataFrame.selectDtypes

danfo.DataFrame.selectDtypes()

Parameters Type Description Default
include Array List of column dtypes to return

Examples

{% tabs %} {% tab title="Node" %}

const dfd = require("danfojs-node")

let data = {"A": [-20.1, 30, 47.3, -20],
            "B": [34, -4, 5, 6], 
            "C": [20, -20, 30, -40],
            "D": ["a", "b", 20, 2.5]}
            
let df = new dfd.DataFrame(data)


float_df = df.selectDtypes(['float32'])
float_df.print()

mix_df = df.selectDtypes(['float32', "int32"])
mix_df.print()

str_df = df.selectDtypes(['string'])
str_df.print()

{% endtab %}

{% tab title="Browser" %}

{% endtab %} {% endtabs %}

{% tabs %} {% tab title="Output" %}

//select float column(s)
╔═══╀══════════════════════╗
β•‘   β”‚ A                    β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 0 β”‚ -20.1                β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 1 β”‚ 30                   β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 2 β”‚ 47.3                 β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 3 β”‚ -20                  β•‘
β•šβ•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•


 //select both float and int columns

╔═══╀═══════════════════╀═══════════════════╀═══════════════════╗
β•‘   β”‚ A                 β”‚ B                 β”‚ C                 β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 0 β”‚ -20.1             β”‚ 34                β”‚ 20                β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 1 β”‚ 30                β”‚ -4                β”‚ -20               β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 2 β”‚ 47.3              β”‚ 5                 β”‚ 30                β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 3 β”‚ -20               β”‚ 6                 β”‚ -40               β•‘
β•šβ•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•

//return string type column
╔═══╀══════════════════════╗
β•‘   β”‚ D                    β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 0 β”‚ a                    β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 1 β”‚ b                    β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 2 β”‚ 20                   β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 3 β”‚ 2.5                  β•‘
β•šβ•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•

{% endtab %} {% endtabs %}