pandas查询列数据类型
时间: 2023-09-26 14:11:12 浏览: 73
你可以使用 Pandas 库中的 `dtypes` 属性来查询 DataFrame 中每一列数据的类型。例如:
``` python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')
print(df.dtypes)
```
这将输出 DataFrame 中每一列的数据类型。如果你只想查询某一列的数据类型,可以使用 `dtype` 属性,例如:
``` python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')
print(df['column_name'].dtype)
```
其中 `'column_name'` 是你想查询类型的列的名称。
相关问题
pandas某列数据类型转换
您可以使用`astype()`方法来转换Pandas DataFrame中的某一列的数据类型。以下是一个示例:
假设我们有一个名为`df`的DataFrame,其中包含一个名为`col_name`的列,我们想将其转换为整数类型:
```python
df['col_name'] = df['col_name'].astype(int)
```
您可以将`int`替换为其他数据类型,例如`float`、`str`等,以根据您的需求进行转换。
如果在转换过程中遇到无效值(例如非数字字符),会引发`ValueError`。您可以使用`errors`参数来处理此类情况。以下是一个示例:
```python
df['col_name'] = df['col_name'].astype(float, errors='coerce')
```
在上面的示例中,`errors='coerce'`将无效值转换为NaN。
请注意,在执行类型转换之前,请确保您的列中的值是符合要求的,否则可能会引发错误。
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:
```python
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)
```
输出:
```
name object
age int64
city object
dtype: object
```
其中,`object` 表示字符串类型,`int64` 表示整型。