pandas.dtypes

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：

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。

cannot import name 'isnull' from 'pandas.core.dtypes.missing' (D:\python\s\lib\site-packages\pandas\core\dtypes\missing.py)

根据提供的引用内容，我无法找到与您提出的问题直接相关的信息。请确保提供的引用内容与您的问题相关，并提供更多细节，以便我可以更好地回答您的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [ParserError: NULL byte detected. This byte cannot be processed in Python‘s native csv library](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/121002052)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/ops.py:816: pandas 处理 NaN](https://blog.csdn.net/weixin_42001089/article/details/83715484)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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