26 - 数据类型 - print(df.dtypes) - 查看数据类型

简介

在 Pandas 中，dtypes 是数据类型（Data Types）的简称，它们定义了 DataFrame 中列（或 Series）的数据类型。了解和使用正确的数据类型对于数据的处理、存储和性能至关重要。

查看数据类型

import pandas as pd
import numpy as np
# 创建数据字典
data = {
    'int_col': [1, 2, np.nan],  # 整数列
    'float_col': [1.1, 2.2, 3.3],  # 浮点数列
    'bool_col': [True, False, True],  # 布尔列
    'str_col': ['apple', 'banana', 'cherry'],  # 字符串列
    'cat_col': pd.Categorical(['red', 'blue', 'red'], categories=['red', 'blue', 'green']),  # 分类列
    'datetime_col': pd.to_datetime(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03']),  # 日期时间列
    'timedelta_col': pd.to_timedelta([1, 2, 3], unit='D'),  # 时间差列
    'complex_col': [1+2j, 3+4j, 5+6j],  # 复数列
    'interval_col': pd.IntervalIndex([pd.Interval(0, 1), pd.Interval(2, 3), pd.Interval(4, 5)]),  # 区间列
    # 'period_col': pd.PeriodIndex(["2021-01", "2021-02", "2021-03"], freq='M'),  # 周期列 (不再支持)
    'index_col': [100, 101, 102],  # 索引列
}
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 打印 DataFrame
print(df)
print(df.info())
print(df.dtypes)

   int_col  float_col  bool_col str_col cat_col datetime_col timedelta_col         complex_col interval_col  index_col
0      1.0        1.1      True   apple     red   2021-01-01        1 days  1.000000+2.000000j       (0, 1]        100
1      2.0        2.2     False  banana    blue   2021-01-02        2 days  3.000000+4.000000j       (2, 3]        101
2      NaN        3.3      True  cherry     red   2021-01-03        3 days  5.000000+6.000000j       (4, 5]        102

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 10 columns):
 #   Column         Non-Null Count  Dtype          
---  ------         --------------  -----          
 0   int_col        2 non-null      float64        
 1   float_col      3 non-null      float64        
 2   bool_col       3 non-null      bool           
 3   str_col        3 non-null      object         
 4   cat_col        3 non-null      category       
 5   datetime_col   3 non-null      datetime64[ns] 
 6   timedelta_col  3 non-null      timedelta64[ns]
 7   complex_col    3 non-null      complex128     
 8   interval_col   3 non-null      interval[int64]
 9   index_col      3 non-null      int64          
dtypes: bool(1), category(1), complex128(1), datetime64[ns](1), float64(2), int64(1), interval(1), object(1), timedelta64[ns](1)
memory usage: 478.0+ bytes
None

int_col                  float64
float_col                float64
bool_col                    bool
str_col                   object
cat_col                 category
datetime_col      datetime64[ns]
timedelta_col    timedelta64[ns]
complex_col           complex128
interval_col     interval[int64]
index_col                  int64
dtype: object