查看pandas是否为64位
时间: 2023-08-19 07:38:40 浏览: 34
您可以使用以下代码来检查您的pandas是否为64位版本:
```
import pandas as pd
print(pd.show_versions())
```
在输出中,您应该看到类似于以下内容的行:
```
platform: Windows-10-10.0.19041-SP0
...
pandas: 1.2.4
...
python: 3.9.4.final.0
...
[32 bit Python]
```
如果您的pandas是32位版本,则会显示`[32 bit Python]`。如果您的pandas是64位版本,则不会显示这一行。
相关问题
将pandas更新为64位
您可以按照以下步骤将pandas更新为64位版本:
1. 首先,确保您的Python环境是64位的。如果不是,请先升级到64位Python。
2. 然后,您可以使用以下命令来更新pandas:
```
pip install pandas --upgrade
```
这将升级您当前安装的pandas版本。如果您想安装特定版本的pandas,请使用以下命令:
```
pip install pandas==<version>
```
在这里,`<version>`应替换为您要安装的特定版本号。
3. 最后,您可以使用以下命令来验证您的pandas是否已成功更新为64位版本:
```
python -c "import pandas as pd; print(pd.show_versions())"
```
如果输出中显示了`'arch': '64bit'`,则表示您的pandas已成功更新为64位版本。
查看pandas数据类型
在 Pandas 中,可以使用 `dtypes` 属性来查看数据的类型。 `dtypes` 属性返回一个包含每个列的数据类型的 Series。
以下是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Peter'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
# 查看数据类型
print(df.dtypes)
```
输出结果将会是:
```
Name object
Age int64
City object
dtype: object
```
这表示 `Name` 和 `City` 列的数据类型为对象(字符串),而 `Age` 列的数据类型为整数。
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