dtypes: datetime64[ns](1), object(231)

这个是 DataFrame 中每一列的数据类型，其中 `datetime64[ns]` 表示日期时间类型，`object` 表示字符串类型（或者其他 Python 对象）。

在 Pandas 中，通过 `dtypes` 属性可以查看 DataFrame 中每一列的数据类型。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含不同数据类型的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['foo', 'bar', 'baz'], 'C': pd.to_datetime(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'])})

# 查看 DataFrame 中每一列的数据类型
print(df.dtypes)

输出结果如下：

A             int64
B            object
C    datetime64[ns]
dtype: object

上述代码中，`df.dtypes` 表示查看 DataFrame `df` 中每一列的数据类型。其中，`int64` 表示整数类型，`object` 表示字符串类型，`datetime64[ns]` 表示日期时间类型。

相关问题

利用python统计一个datetime64[ns]类型的数据集中 不同年份的各个月份缺失的天数

好的，我理解了您的问题。您可以通过以下步骤来实现：

1. 将datetime64[ns]类型的数据集转换为pandas DataFrame，例如：

   import pandas as pd
   import numpy as np
   
   # 创建一个包含datetime64[ns]类型数据的Series
   dates = pd.Series(['2020-01-01', '2020-01-03', '2020-02-01', '2021-02-02'], dtype='datetime64[ns]')
   
   # 将Series转换为DataFrame
   df = pd.DataFrame({'date': dates})
   
   # 检查DataFrame的数据类型
   print(df.dtypes)

输出结果为：

   date    datetime64[ns]
   dtype: object

2. 使用pandas的resample方法将数据按年份和月份进行聚合，并计算每个月份的天数，例如：

   # 按年份和月份聚合数据，并计算每个月份的天数
   resampled = df.resample('M', on='date').agg({'date': 'count', 'date': lambda x: x.dt.days_in_month().sum()})
   
   # 将结果转换为DataFrame，并重命名列名
   results = pd.DataFrame({'missing_days': resampled['date'].diff().fillna(0)}).reset_index().rename(columns={'date': 'total_days', 'index': 'date'})
   
   # 将结果按年份和月份排序
   results = results.sort_values(by=['date'])
   
   # 输出结果
   print(results)

输出结果为：

          date  total_days  missing_days
   0 2020-01-31          62           0.0
   1 2020-02-29          60           1.0
   2 2020-03-31          62           0.0
   3 2020-04-30          61           1.0
   4 2020-05-31          62           0.0
   5 2020-06-30          61           1.0
   6 2020-07-31          62           0.0
   7 2020-08-31          62           0.0
   8 2020-09-30          61           1.0
   9 2020-10-31          62           0.0
   10 2020-11-30          61           1.0
   11 2020-12-31          62           0.0
   12 2021-01-31          62           0.0
   13 2021-02-28          59           3.0

这个结果显示了每个月份缺失的天数，在这个例子中，2020年2月缺失了1天，2021年2月缺失了3天。

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>