padnas dataframe查看每列的类型

你可以使用 `dtypes` 属性来查看 Pandas DataFrame 中每列的数据类型。示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个简单的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'Score': [85.5, 90.0, 92.5]
})

# 查看每列的数据类型
print(df.dtypes)

输出结果为：

Name      object
Age        int64
Score    float64
dtype: object

其中，`object` 表示字符串类型，`int64` 表示整型，`float64` 表示浮点型。

相关问题

dataframe查看每一列的数据类型

可以使用 pandas 库中的 `dtypes` 属性来查看 DataFrame 的每一列的数据类型。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "col1": [1, 2, 3],
    "col2": ["a", "b", "c"],
    "col3": [1.1, 2.2, 3.3]
})

# 查看每一列的数据类型
print(df.dtypes)

输出结果如下：

col1      int64
col2     object
col3    float64
dtype: object

可以看到，DataFrame 中的第一列是整数类型（`int64`），第二列是字符串类型（`object`），第三列是浮点数类型（`float64`）。

dataframe 某列数据类型

在使用Pandas创建DataFrame时，可以指定列的数据类型。常见的数据类型包括整数型（int）、浮点型（float）、字符串型（str）等。 DataFrame是Pandas库中的一个数据结构，用于处理和分析结构化数据。它类似于表格或电子表格，由行和列组成，每列可以有不同的数据类型。 在一个DataFrame中，每一列的数据类型可以通过调用DataFrame的dtypes属性来查看。例如，通过df.dtypes可以查看DataFrame df中每一列的数据类型。 在给定的示例中，DataFrame包含四列：'Name'（字符串类型）、'Age'（整数类型）、'Height'（浮点类型）和'City'（字符串类型）。因此，DataFrame某列的数据类型可以根据具体情况而定。