pandas查看某列的数据类型的代码?
时间: 2023-10-16 18:20:34 浏览: 41
在 Pandas 中,可以使用 `dtype` 属性查看 DataFrame 或 Series 中某一列的数据类型。假设想要查看 DataFrame `df` 中名为 `col_name` 的列的数据类型,可以使用以下代码:
```python
print(df['col_name'].dtype)
```
这将会输出该列的数据类型。如果想要查看多个列的数据类型,可以传入一个包含列名的列表,例如:
```python
print(df[['col_name1', 'col_name2']].dtypes)
```
这将会输出 `col_name1` 和 `col_name2` 列的数据类型。
相关问题
pandas删除某列不同数据类型的数据
要删除某列不同数据类型的数据,可以使用 `pandas.DataFrame.select_dtypes()` 方法来选择数据类型相同的列,然后再删除不需要的列。
例如,假设你有一个名为 `data` 的 DataFrame,其中有三列,分别为 `col1`、`col2` 和 `col3`,其中 `col2` 列包含不同数据类型的数据。你可以使用以下代码删除 `col2` 列:
``` python
data = data.select_dtypes(exclude=['object']) # 选择数据类型不为 object 的列
```
这个代码将仅选择数据类型不为 `object` 的列,也就是只保留 `col1` 和 `col3` 两列,然后将 `data` DataFrame 更新为删除了 `col2` 列的新 DataFrame。
pandas对修改列数据类型
可以使用`astype()`方法来修改`DataFrame`中某一列的数据类型。比如,假设我们有一个`DataFrame`,其中一列为字符串类型,我们想要将其修改为整数类型,可以这样做:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': ['1', '2', '3'], 'col2': ['a', 'b', 'c']})
print(df.dtypes)
# 输出:
# col1 object
# col2 object
# dtype: object
df['col1'] = df['col1'].astype(int)
print(df.dtypes)
# 输出:
# col1 int32
# col2 object
# dtype: object
```
在上面的代码中,首先打印了`DataFrame`中各列的数据类型,然后使用`astype()`方法将`col1`列的数据类型修改为整数类型,并再次打印了各列的数据类型。