dataframe取某列的类型

可以使用DataFrame的dtypes属性获取每一列的数据类型。

例如，假设有一个名为df的DataFrame，我们想要获取其中名为“age”的列的数据类型，可以使用以下代码：

df['age'].dtype

这将返回该列的数据类型，例如“int64”、“float64”、“object”等。

相关问题

dataframe取某列值为某个list中元素的行

要从DataFrame中选择某列值为特定列表中元素的行，你可以使用布尔索引。下面是一个示例：

假设你有一个名为`df`的DataFrame，其中有一列名为`column_name`。你想选择`column_name`列的值等于某个列表`values_list`中元素的行。

你可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'column_name': [1, 2, 3, 4, 5], 'other_column': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

# 定义要匹配的列表
values_list = [2, 4]

# 使用布尔索引选择匹配的行
selected_rows = df[df['column_name'].isin(values_list)]

print(selected_rows)

在上述示例中，`isin()` 方法用于检查`column_name`列的值是否在 `values_list` 列表中。然后，我们使用布尔索引 `df[condition]` 选择满足条件的行。

输出将是包含匹配行的新DataFrame。

请注意，上述示例假设`column_name`列的数据类型是可比较的（如整数、字符串等）。如果数据类型不可比较，你可能需要进行适当的类型转换或调整条件以匹配正确的行。

怎么判断dataframe中某一列的所有值 有哪些在另一个dataframe中的某一列

要判断dataframe中某一列的所有值有哪些在另一个dataframe中的某一列，可以使用`isin()`函数结合`unique()`函数。示例如下：

假设有两个dataframe：df1和df2，现在要判断df1的'col1'列的所有值有哪些在df2的'col2'列中出现过，可以使用以下代码：

df1['col1'].isin(df2['col2']).unique()

这个代码返回的是一个布尔类型的数组，其中True表示对应的df1['col1']中的值在df2['col2']中出现过，False表示没有出现过。使用`unique()`函数可以将这个数组中的唯一值取出来，即True和False，这样就能得到df1的'col1'列中所有出现过的值。

如果想要将这些值作为一个新的dataframe返回，可以使用以下代码：

pd.DataFrame(df1['col1'].isin(df2['col2']).unique(), columns=['col1'])

这个代码返回的是一个只有'col1'列的dataframe，其中每个值表示df1['col1']中的某个值是否在df2['col2']中出现过。