在panda Dataframe中选择对象类型单元格的子集

在panda DataFrame中选择对象类型单元格的子集，可以使用select_dtypes()方法来实现。

select_dtypes()方法可以根据指定的数据类型选择DataFrame中的列。在这种情况下，我们可以使用object作为参数来选择对象类型的列。

以下是一个完整的答案示例：

在panda DataFrame中选择对象类型单元格的子集可以使用select_dtypes()方法。该方法可以根据指定的数据类型选择DataFrame中的列。在这种情况下，我们可以使用object作为参数来选择对象类型的列。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 选择对象类型的列
object_columns = df.select_dtypes(include=['object'])

print(object_columns)

输出结果为：

      Name      City
0     John  New York
1     Emma    London
2     Mike     Paris

在这个例子中，我们创建了一个包含姓名、年龄和城市的DataFrame。通过使用select_dtypes()方法并指定include=['object']，我们选择了对象类型的列，即Name和City列。

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