查询dataframe列表每个列的类型，例如int，str

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：

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

不使用pyspark库，实现Python将DataFrame中的dayno列的int格式的“xxxxxxxx”，转换成Date格式的“xxxx-xx-xx"

可以使用Python内置的datetime库来实现。具体代码如下：

from datetime import datetime

# 假设dayno列的数据类型为整数类型
df['dayno'] = df['dayno'].astype(str).apply(lambda x: datetime.strptime(x, '%Y%m%d').date())

上述代码中，首先将整数类型的dayno列转换为字符串类型。然后使用apply函数和lambda表达式，对每个字符串进行转换，将其转换为datetime对象，再使用date函数将其转换为Date对象。最后使用DataFrame的列索引，将dayno列替换为转换后的Date格式列。

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。