pandas查询列数据类型

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：

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：

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规定列数据类型

Pandas库中的DataFrame是一种二维表格型的数据结构，它允许用户给列指定各种数据类型。Pandas支持的主要数据类型有：

1. **数值类型**：包括整数(int)、浮点数(float)、长整型(Long Integer)以及科学计数法表示的大数(np.longdouble)等。

2. **字符串类型** (str)：用于文本数据，可以直接保存文本信息。

3. **日期和时间类型**：如pd.DatetimeIndex用于日期时间数据，可以处理datetime、Timedelta等。

4. **类别类型** (categorical)：类似于枚举，主要用于标记数据，节省存储空间。

5. **布尔类型** (bool)：用于True/False值。

6. **缺失值** (NaT)：pandas专门的缺失值标识符。

7. **对象类型** (object)：默认类型，可以包含不同类型的数据。

为了设置或确认列的数据类型，你可以使用`astype()`函数，例如：

df['column_name'] = df['column_name'].astype(data_type)

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)

运行上述代码后，输出将类似这样：

A     int64
B    object
C    bool   
dtype: object

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。