Python中dtypes和dtype用法

这篇博客介绍了如何在Python的Pandas库中查看和处理数据类型的细节。通过使用`dataset.dtypes`可以查看所有列的数据类型,而`dataset[columnName].dtypes`或`dataset[columnName].dtype`用于查看特定列的类型。在读取CSV文件时,可以通过`pd.read_csv()`的`dtype`参数预设列的数据类型。如果`dataset.dtypes`显示不全,可以通过`pd.set_option('display.max_rows', 120)`增加显示行数,或者使用`dataset.info(verbose=True)`获取完整信息。这些技巧对于数据清洗和预处理至关重要。

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  1. 查看所有列的数据类型: dataset.dtypes 查看所有列可以用dataset.columns,但是没有dataset.columns.dtypes 这种表达
  2. 查看其中一列的数据类型: dataset[“columnName”].dtypes dataset[“columnName”].dtype均可
  3. pd.read_csv()此类公式里指定某列的数据类型: pd.read_csv(“FileName.csv”, dtype = {“columnName”: str}) 

* 关于当列太多时,使用 dataset.dtypes显示不全的问题: 因为pandas正在保护电脑不在输出中打印大量信息。第一种办法是覆盖设置:pd.set_option('display.max_rows', 120) 默认设置为60 第二种方法是直接使用 dataset.info(verbose=True) 查看列的数据类型

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