pandas.dtypes
时间: 2023-10-21 18:28:12 浏览: 44
pandas.dtypes是一个属性,用于查看DataFrame或Series中每一列的数据类型。根据引用和引用,Pandas支持多种数据类型,包括float、int、bool、datetime64[ns]、datetime64[ns, tz]、timedelta[ns]、category和object。默认情况下,整数和浮点数的数据类型是int64和float64。可以通过使用dtypes属性或调用series.dtype或df.dtypes方法来查看每一列的数据类型。如果一列中有多个数据类型,该列的数据类型将被视为object类型。同样,字符串类型的列也会被视为object类型。不同的数据类型,例如int32和float32,也会被视为object类型。因此,可以通过列的数据类型来选择列。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
相关问题
pandas.DataFrame.dtypes怎么使用
pandas.DataFrame.dtypes 是一个属性,可以用来获取DataFrame中每一列的数据类型。使用方式是在DataFrame变量名后面加上“.dtypes”。例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
print(df.dtypes)
```
这段代码会输出DataFrame中每一列的数据类型。
for i in range (data.loc[:,data.dtypes.values=="int64"].shape[1]): data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"]= data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"].apply(lambda x: float(x))为什么没有转化成浮点数
这段代码没有成功将整数转换为浮点数的原因可能是因为在 apply() 函数内部将整数转换为浮点数时出现了错误。更具体地说,可能是通过 apply() 函数将整数转换为浮点数的方法不正确。
下面是一种可能的解决方案:
```
for i in range(data.loc[:, data.dtypes.values == "int64"].shape[1]):
data.loc[:, data.dtypes.values == "int64"] = data.loc[:, data.dtypes.values == "int64"].astype(float)
```
该代码使用了 astype() 函数将整数转换为浮点数。astype() 函数可以将一个 pandas 数据框中的列转换为指定的数据类型。在这里,我们指定将整数转换为浮点数。注意,我们使用了 loc[] 函数来选择整数列,而不是使用 apply() 函数。
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