pandas判断标称型和数值型特征数据

现已使用Pandas读取数据集studentmath.csv加粗样式 请获取该数据集各个特征的数据类型，将标称型特征存为nominal_array，数值型特征存为numerical_array

要求：nominal_array和nominal_array为列表结构

提示：可以使用Pandas中的select_dtypes()函数区别字段的类型，比如标称型字段的dtype为object，数值型字段的dtype为int和float

正误判定变量：nominal_array,numerical_array

import pandas as pd
data = pd.read_csv('studentmath.csv')

# 标称型特征
nominal_array = list(data.select_dtypes(include=['object']))
# 数值型特征
numerical_array = list(data.select_dtypes(include = ['int','float']))

print(nominal_array)
print(numerical_array)