返回dataframe各列类型

可以使用 `dtypes` 方法返回 DataFrame 的各列数据类型。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3],
    'col2': ['a', 'b', 'c'],
    'col3': [True, False, True]
})

print(df.dtypes)

输出：

col1     int64
col2    object
col3      bool
dtype: object

相关问题

返回dataframe元素的类型

要返回DataFrame中元素的类型，可以使用`dtypes`属性。该属性返回一个Series对象，其中包含DataFrame中每列的数据类型。例如，假设有一个名为df的DataFrame，可以使用以下代码返回每列的数据类型：

types = df.dtypes
print(types)

这将打印出一个类似下面的Series对象：

column1    int64
column2    float64
column3    object
dtype: object

其中每一行表示一个列的数据类型，第一列是列名，第二列是数据类型。在这个例子中，第一列的数据类型是整数，第二列是浮点数，第三列是对象（通常是字符串）。

查看dataframe各列的数据情况

你可以使用 pandas 库中的 describe() 方法来查看 DataFrame 的各列数据情况。

比如，假设有一个 DataFrame df，你想要查看其中各列的数据情况，可以按照如下方式实现：

import pandas as pd

# 假设 df 是一个 DataFrame
description = df.describe()
print(description)

这样会返回一个 DataFrame 对象，其中包含各列数据的统计信息，包括计数、平均值、标准差、最小值、25% 分位数、中位数、75% 分位数和最大值等。如果 DataFrame 中包含非数字类型的列，则它们的统计信息将不会包含在描述中。

你可以根据需要进一步处理这个 DataFrame 对象，比如提取特定的统计信息或者对数据进行可视化分析。