데이터 타입별 컬럼 구분하기

1. Dict 형태 + group by type_summary = {str(i):list(j) for i,j in train.groupby(train.dtypes,axis=1)} {'int64': ['bd', 'bh'], 'float64': ['mss', 'rvd'], 'object': ['id','dayweek']} groupby를 통해서 쉽게 분류를 할 수도 있지만 반환값이 가독성이 별로 좋지 않다는 단점이 있습니다. 2. 조건식 만들기 (dtype) filtered = df.dtypes[df.dtypes == np.object] list_cols = list(filtered.index) 만약 활용도를 높이고 싶다면 for 문을 통해서 전체 데이터 타입별 해당하는 column을 뽑을 수 있을 것 같습..

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