pandas查询各列数据类型

在Python的数据分析库pandas中，你可以使用`dtypes`属性来查询DataFrame或Series中的各列数据类型。这个属性返回一个包含每列名称及其对应的dtype（数据类型）的字典。

例如，如果你有一个名为df的DataFrame：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': ['a', 'b', 'c'],
    'C': [True, False, True]
})

# 查询数据类型
data_types = df.dtypes

print(data_types)

运行上述代码后，输出将类似这样：

A     int64
B    object
C    bool   
dtype: object

在这里，`int64`表示整数类型，`object`代表字符串类型，`bool`则表示布尔类型。通过查看这些信息，你可以了解哪些列是数值型、字符型还是类别型等。这对于数据清洗和预处理非常有用。

相关问题

pandas查看各列数据类型

可以使用pandas的dtypes属性查看各列数据类型，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据

print(df.dtypes) # 查看各列数据类型

输出结果会显示数据框中每一列的数据类型，例如：

column1         int64
column2       float64
column3        object
column4    datetime64
dtype: object

其中，int64表示整数类型，float64表示浮点数类型，object表示文本类型，datetime64表示日期时间类型。

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。