pandas 输出数组类型
时间: 2024-03-21 22:36:15 浏览: 11
在pandas中,可以使用`dtype`属性来输出数组的数据类型。`dtype`返回一个描述数组数据类型的对象,它可以告诉你数组中元素的类型是什么。
下面是一些常见的pandas数组数据类型:
1. `int64`:64位整数类型
2. `float64`:64位浮点数类型
3. `object`:Python对象类型
4. `bool`:布尔类型
5. `datetime64`:日期时间类型
6. `timedelta`:时间间隔类型
你可以使用以下代码来输出pandas数组的数据类型:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数组
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [1.1, 2.2, 3.3], 'C': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)
# 输出数组的数据类型
print(df.dtypes)
```
输出结果将会是:
```
A int64
B float64
C object
dtype: object
```
相关问题
pandas 输出数据类型
我可以回答这个问题。在 Pandas 中,输出的数据类型主要有 Series 和 DataFrame 两种。其中,Series 是一维的数据结构,类似于数组或列表,而 DataFrame 是二维的表格型数据结构,可以看作由多个 Series 组成的表格。
pandas 一维数组
Pandas的一维数组又称为Series,可以通过指定index来创建。例如,我们可以使用以下代码创建一个Series数据:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series([9, 'zheng', 'beijing', 128])
print(s)
```
这会输出一个带有默认索引的Series对象,索引从0开始,依次递增。除了默认索引外,我们还可以使用自定义的索引。例如,我们可以使用以下代码创建一个带有自定义索引的Series对象:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series([9, 'zheng', 'beijing', 128, 'usa', 990], index=[1,2,3,'e','f','g'])
print(s)
```
这会输出一个带有自定义索引的Series对象,索引可以是任意类型的数据。通过指定索引,我们可以更灵活地访问和操作Series中的数据。