Я пытаюсь отфильтровать столбцы на основе числовых и категориальных типов данных, а затем создать отдельный список для каждого из них для проблем регрессии.
Проблема в том, что я не могу сделатьэто с использованием .isin (['object', 'O'])
Список столбцов:
Производитель 157 ненулевого объекта
Объект ненулевой модели 157
Sales_in_thousands 157 ненулевой float64
four_year_resale_value 121 ненулевой float64
Тип транспортного средства 157 ненулевой объект
Price_in_thousands 155 ненулевой float64
Engine_size 156 ненулевой float64
лошадиная сила 156 ненулевой float64
колесная база 156 ненулевой float64
ширина 156ненулевой float64
Latest_Launch 157 ненулевой объект
Power_perf_factor 155 ненулевой float64
Я хочу сделать это, используя .isin ([]), так как несколько вариантов могутбудет передан в списке, но он не работает
Ниже код не работает, и я вотищем решения для этого кода
df.dtypes.loc[df.dtypes.isin(['object','O'])]
Ниже код работает, но мне не нравится этот способ написания кода, так как если есть слишком много опций, этот код может стать излишне длинным и грязным
df.dtypes.loc[(df.dtypes == ('object')) | (df.dtypes == ('O'))]
Вывод:
Объект производителя
Объект модели
Объект типа транспортного средства
Последний объект запуска