查询dataframe列表每个列的类型,例如int,str
时间: 2023-07-06 14:41:50 浏览: 41
您可以使用pandas库中的dtypes属性来查询dataframe列表中每个列的数据类型。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含不同数据类型的dataframe
df = pd.DataFrame({
'col1': [1, 2, 3],
'col2': ['a', 'b', 'c'],
'col3': [1.1, 2.2, 3.3]
})
# 使用dtypes属性来获取每列的数据类型
print(df.dtypes)
```
这个代码将输出:
```
col1 int64
col2 object
col3 float64
dtype: object
```
从输出结果中可以看到,'col1'列的数据类型是int64,'col2'列的数据类型是object,'col3'列的数据类型是float64。
相关问题
获取 python dataframe 某列每个元素的字符长度
可以使用 pandas 库中的 apply() 方法和 len() 函数来获取 python dataframe 某列每个元素的字符长度。具体的代码实现可以参考以下示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'col1': ['hello', 'world', 'python'], 'col2': [15, 23, 78]})
# 定义一个函数,用于计算字符长度
def get_length(s):
return len(str(s))
# 使用 apply() 方法获取某列每个元素的字符长度
lengths = df['col1'].apply(get_length)
# 输出结果
print(lengths)
```
运行以上代码,输出结果为:
```
0 5
1 5
2 6
Name: col1, dtype: int64
```
其中,输出结果表示 dataframe 中 col1 列每个元素的字符长度。如果需要查看其他列的字符长度,只需要将 `df['col1']` 替换为相应的列即可。
dataframe 某列数据类型
在使用Pandas创建DataFrame时,可以指定列的数据类型。常见的数据类型包括整数型(int)、浮点型(float)、字符串型(str)等。 DataFrame是Pandas库中的一个数据结构,用于处理和分析结构化数据。它类似于表格或电子表格,由行和列组成,每列可以有不同的数据类型。 在一个DataFrame中,每一列的数据类型可以通过调用DataFrame的dtypes属性来查看。例如,通过df.dtypes可以查看DataFrame df中每一列的数据类型。 在给定的示例中,DataFrame包含四列:'Name'(字符串类型)、'Age'(整数类型)、'Height'(浮点类型)和'City'(字符串类型)。因此,DataFrame某列的数据类型可以根据具体情况而定。