python 查看dataframe每一列的数据类型

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mob64ca12f51824 2023-12-02 05:58:58 ©著作权

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Python查看DataFrame每一列的数据类型

在数据分析和处理过程中，了解数据的类型是非常重要的。Python的pandas库提供了DataFrame数据结构，用于处理和分析结构化数据。DataFrame是一个二维表格，类似于Excel中的电子表格，每一列可以有不同的数据类型。在本文中，我们将学习如何使用Python来查看DataFrame每一列的数据类型。

创建DataFrame

首先，我们需要创建一个包含不同类型数据的DataFrame。我们可以使用pandas库的DataFrame()函数来创建一个DataFrame对象，并将数据传递给它。

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Tom', 'Ann', 'Lisa'],
        'Age': [25, 32, 18, 41],
        'Weight': [70.5, 65.2, 52.8, 68.9],
        'IsMarried': [False, True, False, True]}

df = pd.DataFrame(data)

在上面的代码中，我们创建了一个包含姓名、年龄、体重和婚姻状态的DataFrame。每个列都有不同的数据类型：Name是字符串，Age是整数，Weight是浮点数，IsMarried是布尔值。

查看数据类型

要查看DataFrame每一列的数据类型，我们可以使用dtypes属性。它将返回一个Series对象，其中包含每一列的数据类型。

print(df.dtypes)

上面的代码将输出：

Name          object
Age            int64
Weight       float64
IsMarried       bool
dtype: object

可以看到，dtypes属性返回的结果是每一列的数据类型及其对应的dtype对象。在这个例子中，Name列的数据类型是object，Age列的数据类型是int64，Weight列的数据类型是float64，IsMarried列的数据类型是bool。

可视化数据类型

为了更好地理解每一列的数据类型，我们可以使用图表来可视化它们。我们可以使用Python的Matplotlib库来创建一个柱状图来显示不同数据类型的列数。

import matplotlib.pyplot as plt

# 计算每一种数据类型的列数
data_types = df.dtypes.value_counts()

# 创建柱状图
plt.bar(data_types.index.astype(str), data_types.values)

# 添加标题和标签
plt.title('Column Data Types')
plt.xlabel('Data Types')
plt.ylabel('Count')

plt.show()

上述代码将生成一个柱状图，横轴是数据类型（object，int64，float64，bool），纵轴是每种数据类型的列数。

表格：数据类型统计信息