pandas.DataFrame.dtypes怎么使用
时间: 2023-05-31 07:08:10 浏览: 58
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。
相关问题
如果一个dataframe中既有浮点型的列又有字符型的列,怎么用pandas.DataFrame.corr()求相关性呢
可以使用`pandas.DataFrame.corr()`方法来计算一个DataFrame中所有数值型列之间的相关性。如果想要计算某些特定的列之间的相关性,可以先将这些列选出来,然后再调用`corr()`方法。
具体来说,如果一个DataFrame中既有浮点型的列又有字符型的列,并且想要计算所有浮点型列之间的相关性,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1.0, 2.0, 3.0],
'B': [4.0, 5.0, 6.0],
'C': ['foo', 'bar', 'baz']
})
# 选取所有浮点型列,并计算它们之间的相关性
corr_matrix = df.select_dtypes(include='float').corr()
# 打印相关性矩阵
print(corr_matrix)
```
上述代码中,`df.select_dtypes(include='float')`选取了所有浮点型列,然后调用`corr()`方法计算它们之间的相关性。这样计算出来的`corr_matrix`是一个相关性矩阵,可以打印出来进行查看。注意,字符型列会被排除在相关性计算之外。
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>