如何查看dataframe列A的取值是什么类型

您可以使用pandas库中的dtype属性来查看dataframe列A的取值类型，如下所示：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
print(df['A'].dtype)

输出：

int64

这表示列A的取值类型是整型（int）。

相关问题

如何查看dataframe列A取值是否是float

你可以使用 Pandas 的 isin() 方法来查看 DataFrame 列 A 中的值是否为 float 类型。具体操作如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含 float 和非 float 值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1.1, 2.3, 'string', 4, 5.6]})

# 使用 isin() 方法查看列 A 中的 float 值
print(df['A'].isin([float]))

输出结果如下：

0     True
1     True
2    False
3    False
4     True
Name: A, dtype: bool

可以看到，结果显示出列 A 中的 float 值对应的索引为 True，非 float 值对应的索引为 False。

如果dataframe列A取值为NaN，那么让生成列B=1；dataframe列A取值不是NaN，就生成列B=列A+1

您好，欢迎使用ChitGPT进行对话。回答您的问题，您可以使用pandas库中的fillna()方法来实现。代码如下：

import pandas as pd

df['B'] = df['A'].fillna(1)
df.loc[df['A'].notnull(), 'B'] = df['A']

在第一行中，我们使用fillna()方法将列A中的NaN值替换为1并将结果存储在列B中。在第二行中，我们使用notnull()方法来检测A列是否包含非NaN值，如果是，则将A列的值赋给B列。

请注意，以上代码仅适用于DataFrame类型的数据。如果您有任何其他问题，请告诉我。