Pandas Check Column Type

Для этого мы рассмотрим, как получить тип данных определенного столбца в Pandas DataFrame.

Образец

Начнем с создания образца DataFrame:

# import pandas
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
‘salary’: [120000, 100000, 90000, 110000, 120000, 100000, 56000],
‘department’: [‘game developer’, ‘database developer’, ‘front-end developer’, ‘full-stack developer’, ‘database developer’, ‘security researcher’, ‘cloud-engineer’],
‘rating’: [4.3, 4.4, 4.3, 3.3, 4.3, 5.0, 4.4]},
index=[‘Alice’, ‘Michael’, ‘Joshua’, ‘Patricia’, ‘Peter’, ‘Jeff’, ‘Ruth’])
print(df)

Приведенное выше должно создать DataFrame с примерами данных, как показано ниже:

Атрибут Pandas dtype

Самый простой способ получить тип данных столбца в Pandas — использовать атрибут dtypes.

Синтаксис такой, как показано:

DataFrame.dtypes

Атрибут возвращает каждый столбец и соответствующий ему тип данных.

Пример показан ниже:

df.dtypes

Приведенное выше должно возвращать столбцы и их типы данных, как показано ниже:

salary          int64
department     object
rating        float64

Если вы хотите получить тип данных определенного столбца, вы можете передать имя столбца в качестве индекса, как показано ниже:

df.dtypes[‘salary’]

Это должно вернуть тип данных столбца зарплаты, как показано:

Информация о столбце Pandas

Панды также предоставляют нам метод info(). Это позволяет нам получить подробную информацию о столбцах в Pandas DataFrame.

Синтаксис такой, как показано:

DataFrame.info(verbose=None, buf=None, max_cols=None, memory_usage=None, show_counts=None, null_counts=None)

Это позволяет вам получить имя столбца, тип данных, количество ненулевых элементов и т. д.

Пример показан ниже:

df.info()

Это должно вернуть:

Выше показана подробная информация о столбцах в DataFrame, включая тип данных.

Вывод

В этом руководстве рассматриваются два метода, которые вы можете использовать для получения типа данных столбца в Pandas DataFrame.