padnas dataframe查看每列的类型
时间: 2023-11-18 14:57:17 浏览: 26
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:
```python
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:
```python
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`)。
查看dataframe每列的唯一值
要查看DataFrame每列的唯一值,可以使用`unique()`方法。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [1, 2, 3, 4, 4],
'C': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple']}
df = pd.DataFrame(data)
# 查看每列的唯一值
for column in df.columns:
unique_values = df[column].unique()
print(f"Unique values in column '{column}': {unique_values}")
```
这段代码创建了一个示例DataFrame,并使用`unique()`方法查看每列的唯一值。`df.columns`返回DataFrame的所有列名,然后在循环中对每个列使用`unique()`方法获取唯一值,并打印出来。
输出结果将显示每列的唯一值。例如,在上述示例中,输出将类似于:
```
Unique values in column 'A': [1 2 3 4 5]
Unique values in column 'B': [1 2 3 4]
Unique values in column 'C': ['apple' 'banana']
```
这表明列'A'有5个不同的唯一值,列'B'有4个唯一值,而列'C'有两个唯一值。你可以根据自己的DataFrame进行相应的调整和使用。