pandas dtypes 每列的数据类型

pandas 的 dtypes 属性用于返回每列的数据类型。了解数据类型在数据分析和数据预处理中非常重要。下面我们详细讲解它的语法、返回值，并通过实例进行说明。

语法

DataFrame.dtypes

参数

dtypes 是一个属性，而不是方法，因此它不接受任何参数。

数据类型

常见的数据类型包括：

• int64
• float64
• bool
• category
• datetime64[ns]
• timedelta64[ns]
• object（字符串或混合类型）

返回值

返回一个 Series，索引是列名，值是相应的列的数据类型。

使用场景

• 检查数据类型，以便进行适当的转换或分析。
• 在数据清洗过程中识别错误的数据类型。
• 在建模前确保所有列的数据类型正确。

示例

示例 1：基本使用

构造示例数据：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
    'C': ['a', 'b', 'c', 'd'],
    'D': [True, False, True, False],
    'E': pd.date_range('20230101', periods=4)
}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据:")
print(df)

输出：

原始数据:
   A    B  C      D          E
0  1  0.1  a   True 2023-01-01
1  2  0.2  b  False 2023-01-02
2  3  0.3  c   True 2023-01-03
3  4  0.4  d  False 2023-01-04

获取每列的数据类型

print("每列的数据类型:")
print(df.dtypes)

输出：

每列的数据类型:
A             int64
B           float64
C            object
D              bool
E    datetime64[ns]
dtype: object

使用场景：检查和转换数据类型

假设需要将所有数值列转换为 float 类型，以便进行统一的数值分析。

df = df.astype({'A': 'float64'})
print("转换后的数据类型:")
print(df.dtypes)

输出：

转换后的数据类型:
A           float64
B           float64
C            object
D              bool
E    datetime64[ns]
dtype: object

使用场景：识别错误的数据类型

有时候，数据读取后会有错误的数据类型，例如数值列被识别为对象类型。我们可以通过 dtypes 属性来识别这些错误并进行纠正。

# 创建包含错误数据类型的 DataFrame
data_with_error = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': ['0.1', '0.2', '0.3', '0.4'],  # 错误的数据类型
    'C': ['a', 'b', 'c', 'd']
}
df_error = pd.DataFrame(data_with_error)
print("包含错误数据类型的数据:")
print(df_error)

print("检查错误数据类型:")
print(df_error.dtypes)

# 转换错误的数据类型
df_error['B'] = df_error['B'].astype('float64')
print("修正后的数据类型:")
print(df_error.dtypes)

输出：

包含错误数据类型的数据:
   A    B  C
0  1  0.1  a
1  2  0.2  b
2  3  0.3  c
3  4  0.4  d

检查错误数据类型:
A     int64
B    object
C    object
dtype: object

修正后的数据类型:
A     int64
B    float64
C     object
dtype: object

通过这些示例，可以看到 dtypes 属性在数据检查和预处理中非常重要，可以帮助我们识别和修正数据类型错误，确保数据的准确性和一致性。

参考

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.dtypes.html

更新时间：2024-07-16 19:26:45 标签：pandas python dtypes 数据类型