Python Pandas DataFrame.dtypes用法及代码示例

Pandas DataFrame是带有标签轴(行和列)的二维大小可变的，可能是异构的表格数据结构。算术运算在行和列标签上对齐。可以将其视为Series对象的dict-like容器。这是 Pandas 的主要数据结构。

Pandas DataFrame.dtypes属性返回DataFrame中的dtypes。它返回具有每个列的数据类型的Series。

用法： DataFrame.dtypes

参数：没有

返回：每列的dtype

范例1：采用DataFrame.dtypes属性，以找出给定 DataFrame 中每一列的数据类型(dtype)。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the DataFrame 
df = pd.DataFrame({'Weight':[45, 88, 56, 15, 71], 
                   'Name':['Sam', 'Andrea', 'Alex', 'Robin', 'Kia'], 
                   'Age':[14, 25, 55, 8, 21]}) 
  
# Create the index 
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5'] 
  
# Set the index 
df.index = index_ 
  
# Print the DataFrame 
print(df)

输出：

现在我们将使用DataFrame.dtypes属性以找出给定 DataFrame 中每一列的数据类型。

# return the dtype of each column 
result = df.dtypes 
  
# Print the result 
print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，DataFrame.dtypes属性已成功返回给定 DataFrame 中每一列的数据类型。

范例2：采用DataFrame.dtypes属性，以找出给定 DataFrame 中每一列的数据类型(dtype)。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the DataFrame 
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1],  
                   "B":[7, 2, 54, 3, None],  
                   "C":[20, 16, 11, 3, 8],  
                   "D":[14, 3, None, 2, 6]})  
  
# Create the index 
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5'] 
  
# Set the index 
df.index = index_ 
  
# Print the DataFrame 
print(df)

输出：

现在我们将使用DataFrame.dtypes属性以找出给定 DataFrame 中每一列的数据类型。

# return the dtype of each column 
result = df.dtypes 
  
# Print the result 
print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，DataFrame.dtypes属性已成功返回给定 DataFrame 中每一列的数据类型。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas DataFrame.dtypes。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。