Pandas 如何检查Python Pandas中列的dtype

在本文中，我们将介绍Pandas如何检查Python Pandas中列的数据类型。

在Python Pandas中，每个列都有自己的数据类型，例如数字，日期等。有时在数据操作中，我们需要查看特定列的数据类型。我们可以使用dtypes属性来查看整个数据框的数据类型，也可以使用dtype属性来查看单个列的数据类型。

阅读更多：Pandas 教程

查看整个数据框的数据类型

我们可以使用Pandas的dtypes属性来查看整个数据框的数据类型。例如，我们有一个名为df的数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'Age': [25, 32, 18],
                   'Date': pd.date_range('20200101', periods=3)})
print(df.dtypes)

输出结果如下：

Name            object
Age              int64
Date    datetime64[ns]
dtype: object

我们可以看到，Name列的数据类型为object，Age列的数据类型为int64，Date列的数据类型为datetime64[ns]。这里的object表示字符串类型，int64表示整数类型，datetime64[ns]表示日期时间类型。

查看单个列的数据类型

如果我们只想查看单个列的数据类型，我们可以使用dtype属性。例如，我们想查看Age列的数据类型：

print(df['Age'].dtype)

输出结果如下：

int64

我们可以看到，Age列的数据类型为int64。

示例应用

现在让我们看一个示例应用。假设我们从一个CSV文件中读取数据框，并想要检查其中的每个列的数据类型：

data = pd.read_csv('data.csv')
for col in data.columns:
    print(f'{col}: {data[col].dtype}')

这将输出数据框中每个列的名称和数据类型。

总结

在本文中，我们介绍了Pandas如何检查Python Pandas中列的数据类型。我们可以使用dtypes属性来查看整个数据框的数据类型，也可以使用dtype属性来查看单个列的数据类型。我们还看到了一个示例应用，它演示了如何检查数据框中每个列的数据类型。