pandas查看各列数据类型

可以使用pandas的dtypes属性查看各列数据类型，例如：
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据

print(df.dtypes) # 查看各列数据类型
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输出结果会显示数据框中每一列的数据类型，例如：
column1 int64
column2 float64
column3 object
column4 datetime64
dtype: object
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其中，int64表示整数类型，float64表示浮点数类型，object表示文本类型，datetime64表示日期时间类型。

相关问题

pandas查询各列数据类型

在Python的数据分析库pandas中，你可以使用dtypes属性来查询DataFrame或Series中的各列数据类型。这个属性返回一个包含每列名称及其对应的dtype（数据类型）的字典。
例如，如果你有一个名为df的DataFrame：
import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': ['a', 'b', 'c'],
'C': [True, False, True]
})

# 查询数据类型
data_types = df.dtypes

print(data_types)
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运行上述代码后，输出将类似这样：
A int64
B object
C bool
dtype: object
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在这里，int64表示整数类型，object代表字符串类型，bool则表示布尔类型。通过查看这些信息，你可以了解哪些列是数值型、字符型还是类别型等。这对于数据清洗和预处理非常有用。

pandas查看列的数据类型

可以使用 DataFrame.dtypes 属性来查看Pandas数据帧中每列的数据类型。示例如下：
import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 30, 35],
'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
})

# 查看每列数据类型
print(df.dtypes)
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输出：
name object
age int64
city object
dtype: object
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其中，object 表示字符串类型，int64 表示整型。