dataframe 显示列名和类型

### 回答1：
可以使用 `dataframe.dtypes` 来查看 DataFrame 中每一列的类型。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df.dtypes)

输出：

A    int64
B    int64
dtype: object

也可以使用 `dataframe.columns` 查看列名

print(df.columns)

输出：

Index(['A', 'B'], dtype='object')

也可以使用 pandas的 `DataFrame.info()` 来查看列名和类型，还会给出数据非空数目，内存使用

df.info()

输出

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 2 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype
---  ------  --------------  -----
 0   A       3 non-null      int64
 1   B       3 non-null      int64
dtypes: int64(2)
memory usage: 192.0 bytes

### 回答2：
在Python的pandas库中，DataFrame是一种二维数据结构，可以用于存储和处理数据。要显示DataFrame的列名和类型，可以使用DataFrame的属性columns和dtypes。

例如，假设有一个名为df的DataFrame，包含三列A、B和C。要显示列名，可以使用df的属性columns，如下所示：

print(df.columns)

这将输出列名A、B和C。

要显示列的类型，可以使用df的属性dtypes，如下所示：

print(df.dtypes)

这将输出每一列的数据类型。

如果想同时显示列名和类型，可以将上述两个属性结合起来使用，如下所示：

print("列名：", df.columns)
print("类型：", df.dtypes)

这将先输出列名，然后输出类型。

### 回答3：
DataFrame 可以通过如下两种方法显示列名和类型：

1. 使用 `dtypes` 属性

DataFrame 对象的 `dtypes` 属性可以返回每一列的数据类型。

例如，对于一个 DataFrame 对象 `df`，可以使用以下代码显示列名和类型：

print(df.dtypes)

这将打印出每一列的名称和对应的数据类型。

2. 使用 `info()` 方法

另一种方法是使用 DataFrame 对象的 `info()` 方法。这个方法可以提供更详细的信息，包括每一列的名称、数据类型和非空值的数量等。

例如，对于一个 DataFrame 对象 `df`，可以使用以下代码显示列名和类型：

df.info()

此方法将输出一个包含列名和类型的表格，类似于下面的结果：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 10 entries, 0 to 9
Data columns (total 3 columns):
Column1    10 non-null int64
Column2    10 non-null float64
Column3    10 non-null object
dtypes: float64(1), int64(1), object(1)
memory usage: 320.0+ bytes

上述结果显示了 DataFrame 的总体信息，包括总行数、每列的名称、非空值的数量以及每列的数据类型。