如何检查 pandas DataFrame 中的数据类型?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/5/2 18:37:17
要检查 pandas DataFrame 中的数据类型，我们可以使用"dtype"属性。该属性返回一个包含每列数据类型的系列。
DataFrame 的列名表示为结果系列对象的索引，相应的数据类型作为系列对象的值返回。
如果任何列存储了混合数据类型，则整个列的数据类型表示为对象 dtype。
示例 1
应用 pandas dtype 属性并验证 DataFrame 对象中每个数据类型。
# 导入 pandas 包
import pandas as pd
# 创建 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'Col1':[4.1, 23.43], 'Col2':['a', 'w'], 'Col3':[1, 8]})
print("DataFrame:")
print(df)
# 应用 dtype 属性
result = df.dtypes
print("Output:")
print(result)
输出
输出如下所示 −
DataFrame: Col1 Col2 Col3 0 4.10 a 1 1 23.43 w 8 Output: Col1 float64 Col2 object Col3 int64 dtype: object
在此输出块中，我们可以注意到 Col1 具有 float64 类型数据，Col2 具有 object 数据，而列 Col3 存储了整数 (int64) 类型数据。
示例 2
现在，让我们将 dtype 属性应用于另一个 Pandas DataFrame 对象。
# 导入 pandas 包
import pandas as pd
# 创建 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'A':[41, 23, 56], 'B':[1, '2021-01-01', 34.34], 'C':[1.3, 3.23, 267.3]})
print("DataFrame:")
print(df)
# 应用 dtype 属性
result = df.dtypes
print("Output:")
print(result)
输出
输出如下 −
DataFrame: A B C 0 41 1 1.30 1 23 2021-01-01 3.23 2 56 34.34 267.30 Output: A int64 B object C float64 dtype: object
对于给定的 DataFrame，B 列存储了混合数据类型值，因此该特定列的结果数据类型表示为对象数据类型。
