選取特定資料型別
資料集常常會包含多種不同的資料型別（就像你現在使用的這個）。多數機器學習模型要求各個特徵的資料型別要一致。同樣地，多數特徵工程技巧一次也只適用於單一型別的資料。基於這些原因，你在處理 DataFrame 時，常常會需要只取出某些型別的欄位。
前一個練習的 DataFrame（so_survey_df）已經在你的工作環境中。
本練習屬於課程
Feature Engineering for Machine Learning in Python
練習說明
- 建立
so_survey_df的子集，只包含數值（int與float）欄位。 - 印出
so_survey_df_num中的欄位名稱。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Create subset of only the numeric columns
so_numeric_df = so_survey_df.____(____=[____])
# Print the column names contained in so_survey_df_num
print(so_numeric_df.____)