查询dataframe数据中数据类型为object的列

你可以使用pandas库中的`select_dtypes()`方法来查询DataFrame数据中指定数据类型的列。例如，假设你有一个名为df的DataFrame，你可以使用以下代码来查询其中数据类型为对象（object）的列：

df_object = df.select_dtypes(include=['object'])
print(df_object)

其中，`include=['object']`表示只选择数据类型为对象的列。该方法将返回一个新的DataFrame，其中只包含数据类型为对象的列。你可以使用`print()`函数输出新的DataFrame以查看结果。

相关问题

查询dataframe数据中数据的类型

你可以使用pandas库中的`dtypes`属性来查询DataFrame数据中各列的数据类型。例如，假设你有一个名为df的DataFrame，你可以使用以下代码来查询它的各列数据类型：

print(df.dtypes)

这将输出类似于以下内容的结果：

column1    int64
column2    float64
column3    object
dtype: object

其中，每一列的名称及其对应的数据类型都会被列出。在这个例子中，第一列的数据类型为整数（int64），第二列的数据类型为浮点数（float64），第三列的数据类型为对象（object），也就是字符串或其他Python对象。

dataframe改变列数据类型

在处理DataFrame时，可以使用pd.to_numeric()函数将指定列的数据类型更改为数字类型。在提到的代码示例中，通过应用pd.to_numeric()函数，将"col1"和"col2"列的数据类型从字符串类型转换为数字类型。因此，正确答案是D选项：更改后"col1"列数据类型为object。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于DataFrame改变列类型的方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38626473/13767129)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [DataFrame数据预处理：修改指定列的数据类型](https://blog.csdn.net/liujingwei8610/article/details/125140151)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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