pandas查看列的数据类型

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

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
})

# 查看每列数据类型
print(df.dtypes)

输出：

name     object
age       int64
city     object
dtype: object

其中，`object` 表示字符串类型，`int64` 表示整型。

相关问题

pandas查询列数据类型

你可以使用 Pandas 库中的 `dtypes` 属性来查询 DataFrame 中每一列数据的类型。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')
print(df.dtypes)

这将输出 DataFrame 中每一列的数据类型。如果你只想查询某一列的数据类型，可以使用 `dtype` 属性，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')
print(df['column_name'].dtype)

其中 `'column_name'` 是你想查询类型的列的名称。

pandas规定列数据类型

Pandas库中的DataFrame是一种二维表格型的数据结构，它允许用户给列指定各种数据类型。Pandas支持的主要数据类型有：

1. **数值类型**：包括整数(int)、浮点数(float)、长整型(Long Integer)以及科学计数法表示的大数(np.longdouble)等。

2. **字符串类型** (str)：用于文本数据，可以直接保存文本信息。

3. **日期和时间类型**：如pd.DatetimeIndex用于日期时间数据，可以处理datetime、Timedelta等。

4. **类别类型** (categorical)：类似于枚举，主要用于标记数据，节省存储空间。

5. **布尔类型** (bool)：用于True/False值。

6. **缺失值** (NaT)：pandas专门的缺失值标识符。

7. **对象类型** (object)：默认类型，可以包含不同类型的数据。

为了设置或确认列的数据类型，你可以使用`astype()`函数，例如：

df['column_name'] = df['column_name'].astype(data_type)