如何筛选具有'int64‘类型列的数据？

筛选具有'int64'类型列的数据，可以通过以下步骤进行：

1. 首先，确定所使用的编程语言和相关的数据处理库或框架。不同的编程语言和库可能有不同的语法和函数来进行数据筛选操作。
2. 加载数据集。首先，需要将数据集加载到内存中，以便进行进一步的处理和筛选操作。
3. 获取数据集的列信息。根据数据集的结构，可以获取列的名称、数据类型等信息。
4. 遍历列信息，筛选出具有'int64'类型的列。可以通过检查每一列的数据类型，判断是否符合'int64'类型的条件。
5. 将具有'int64'类型的列进行进一步处理。可以根据具体需求，对这些列进行统计、计算、可视化等操作。

下面是一个示例，展示如何在Python中使用pandas库筛选具有'int64'类型列的数据：

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 获取数据集的列信息
column_info = data.dtypes

# 筛选具有'int64'类型的列
int64_columns = [column for column, dtype in column_info.items() if dtype == 'int64']

# 打印筛选结果
print("具有'int64'类型的列：")
for column in int64_columns:
    print(column)

# 进一步处理具有'int64'类型的列
for column in int64_columns:
    # 统计列的数据
    print(f"列 '{column}' 的统计信息：")
    print(data[column].describe())
    # 可以根据需求进行更多的处理和操作

在这个示例中，我们首先使用pandas库加载数据集，然后使用dtypes函数获取列信息。通过遍历列信息，我们筛选出具有'int64'类型的列，然后可以对这些列进行进一步的处理，如统计信息的计算等。

对于具体的数据集和需求，以上示例仅供参考，具体的实现方式可能有所不同。在实际应用中，可以根据具体的情况选择合适的工具和方法进行筛选。