dataframe - 选择 Julia DataFrame 中缺少值的数字列

Question

我想选择 DataFrame 的所有列，其中数据类型是 Number 的子类型。但是，由于存在缺失值的列，因此数字列数据类型可能类似于Union{Missing, Int64}。

到目前为止，我想出了:

using DataFrames

df = DataFrame([["a", "b"], [1, missing] ,[2, 5]])

df_numerical = df[typeintersect.(colwise(eltype, df), Number) .!= Union{}]

这会产生预期的结果。

问题

有没有更简单、更惯用的方法来做到这一点？可能类似于:

df.select_dtypes(include=[np.number])

在 pandas 中，取自 this question 的答案？

Answer 1

julia> df[(<:).(eltypes(df),Union{Number,Missing})]
2×2 DataFrame
│ Row │ x2      │ x3 │
├─────┼─────────┼────┤
│ 1   │ 1       │ 2  │
│ 2   │ missing │ 5  │

请注意.是广播运营商，因此我必须使用 <:函数形式的运算符。