Python中dtypes和dtype用法

Pandas数据类型检查与转换技巧

最新推荐文章于 2025-09-10 15:55:34 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-10 15:55:34 发布 · 8.3k 阅读

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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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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
查看其中一列的数据类型： dataset[“columnName”].dtypes 和 dataset[“columnName”].dtype均可
在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