查看pandas数据类型

在 Pandas 中，可以使用 `dtypes` 属性来查看数据的类型。 `dtypes` 属性返回一个包含每个列的数据类型的 Series。

以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Peter'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 查看数据类型
print(df.dtypes)

输出结果将会是：

Name    object
Age      int64
City    object
dtype: object

这表示 `Name` 和 `City` 列的数据类型为对象（字符串），而 `Age` 列的数据类型为整数。

相关问题

pandas 数据类型

Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库，它提供了高效的数据结构，如Series（一维数组类似）和DataFrame（二维表格）。Pandas中的数据类型主要分为以下几个类别：

1. **数值类型**：
- `int64` 和 `float64`：整数和浮点数，分别对应Python的int和float。
- `bool_`：布尔值，True或False。
- `datetime64` 和 `timedelta64`：日期和时间差，支持精确到纳秒。

2. **分类类型**：
- `category`：类似于枚举，但比简单字符串更高效，因为它在内存中存储了唯一值的索引。

3. **字符串类型**：
- `object`：默认的通用字符串类型，可以包含不同类型的混合内容。

4. **复合类型**：
- `mixed` 或 `complex`：当一个列中有不同类型的数据时，Pandas会自动将其视为`object`。

5. **缺失值**：
- `NaT`：专用于日期时间类型的缺失值。
- `NaN` 或 `None`：数值型的缺失值。

了解每个数据类型有助于正确地存储、转换和操作数据。例如，如果你知道一个变量应为日期类型，而不是让Pandas默认为`object`，你可以确保性能和数据一致性。

pandas数据类型

Pandas的数据类型包括NumPy数组、Series和DataFrame中某列的数据类型。NumPy支持的数据类型有float、int、bool、timedelta[ns]和datetime64[ns]，但不支持带时区信息的datetime。Pandas扩展了NumPy类型系统，使用object类型存储字符串数据。然而，尽量避免使用object类型存储数据。DataFrame的dtypes属性可以方便地返回每列的数据类型，而Series的dtype属性可以查看单列的数据类型。当Pandas对象的单列中含有多种类型的数据时，该列的数据类型通常为object，适配于各类数据。DataFrame.dtypes.value_counts()可以统计DataFrame中不同数据类型的列数。在DataFrame中，多种数值型数据类型可以共存，如果只传递一种数据类型，不论是通过dtype关键字直接传递，还是通过ndarray或Series传递，都会保存至DataFrame操作。不同数值型数据类型不会混合。[1] Pandas的数据类型与Numpy类似，很多功能都依赖于Numpy的ndarray实现。[3]