如何判断dataframe 某一列的数值类型
时间: 2023-08-14 21:06:07 浏览: 67
可以使用`dtype`属性来判断DataFrame某一列的数值类型,例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
print(df.dtypes)
```
输出结果为:
```
A int64
B object
dtype: object
```
可以看出,列`A`的数据类型是`int64`,列`B`的数据类型是`object`,也就是字符串类型。
相关问题
如何判断dataframe 某一列的数据类型是不是数值
可以使用`dtype`属性和`pd.api.types.is_numeric_dtype()`函数来判断DataFrame某一列的数据类型是不是数值,例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
if pd.api.types.is_numeric_dtype(df['A']):
print('列A的数据类型是数值')
else:
print('列A的数据类型不是数值')
if pd.api.types.is_numeric_dtype(df['B']):
print('列B的数据类型是数值')
else:
print('列B的数据类型不是数值')
```
运行结果为:
```
列A的数据类型是数值
列B的数据类型不是数值
```
可以看出,列`A`的数据类型是数值,而列`B`的数据类型不是数值。使用`pd.api.types.is_numeric_dtype()`函数可以判断一个数据类型是否是数值类型。
如何判断dataframe 某一列的数据类型是 数值还是字符串
可以使用`dtype`属性和`isnumeric()`方法来判断DataFrame某一列的数据类型是数值还是字符串,例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
if df['A'].dtype == 'int64':
print('列A的数据类型是数值')
else:
print('列A的数据类型不是数值')
if df['B'].dtype == 'object' and df['B'].str.isnumeric().all():
print('列B的数据类型是数值')
else:
print('列B的数据类型不是数值')
```
运行结果为:
```
列A的数据类型是数值
列B的数据类型不是数值
```
可以看出,列`A`的数据类型是数值,而列`B`的数据类型是字符串。对于列`B`,我们使用了`str.isnumeric().all()`方法,判断该列的所有元素是否都是数值类型。如果所有元素都是数值类型,那么就可以判断该列的数据类型是数值。