Pandas想知道列的datatype

在Python的Pandas库中，查看DataFrame中某一列的数据类型有几种方法：

1. 使用 dtypes 属性:
   直接查看DataFrame中所有列的数据类型，然后找到你感兴趣的那一列。
   df = pd.DataFrame(…) # 假设df是你的DataFrame
   print(df.dtypes)

2. 使用 info() 方法:
   这个方法会显示DataFrame的概要信息，包括每列的数据类型、非空值的数量等。
   df.info()

3. 使用 dtype 属性:
   如果你只对DataFrame中某一列的数据类型感兴趣，可以直接访问该列然后使用 dtype 属性。
   column_data_type = df[‘column_name’].dtype
   print(column_data_type)

4. 使用 select_dtypes() 方法:
   如果你想根据数据类型筛选出某些列，可以使用这个方法。
   selected_columns = df.select_dtypes(include=[‘float64’, ‘int64’]) # 选择float64和int64类型的列
   print(selected_columns.dtypes)

5. 使用 dtypes 属性后索引:
   如果你知道列名，可以直接通过列名索引 dtypes 属性。
   column_data_type = df.dtypes[‘column_name’]
   print(column_data_type)

6. 使用 describe() 方法:
   这个方法提供了每列的描述性统计信息，包括数据类型。
   df_describe = df.describe()
   print(df_describe)

7. 使用 get_dtype_counts() 方法:
   这个方法可以统计DataFrame中每种数据类型的列的数量。
   dtype_counts = df.get_dtype_counts()
   print(dtype_counts)

使用 dtype 属性通常是最直接和快速的方法。

你想要更详细的信息，info() 或 describe() 方法会提供更多的上下文。