Python Pandas 获取数据类型和DataFrame列信息

Python Pandas是一个很强大的数据分析库，它能够处理各种数据格式，并且能够将它们转化成结构化的数据。在数据分析中，我们需要经常获取到数据类型和DataFrame列的信息，因此本文将介绍如何使用Python Pandas 获取数据类型和DataFrame列的信息。

获取数据类型

在Python Pandas中，我们可以通过下面的代码获取数据类型：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')
dtypes = df.dtypes

print(dtypes)

执行上面的代码后，我们会得到一份包含了所有列的数据类型的Series：

name        object
age          int64
gender      object
sal         object
married    float64
dtype: object

这里，我们使用pd.read_csv()方法从example.csv文件中读取数据，并将其存储在一个DataFrame中。接着，我们使用df.dtypes获取DataFrame的每列的数据类型。最后，我们将结果通过print()方法输出。

除了数据类型，Python Pandas也提供了一些方法来获取DataFrame的列信息。下面是一些常用的方法：

我们可以使用df.columns获取DataFrame的列名，代码如下：

columns = df.columns
print(columns)

这里，我们使用df.columns获取DataFrame的列名，并将结果通过print()方法输出。

我们可以使用df.shape获取DataFrame的行数和列数，代码如下：

shape = df.shape
print(shape)

这里，我们使用df.shape获取DataFrame的行数和列数，并将结果通过print()方法输出。

我们可以使用df.index获取DataFrame的索引信息，代码如下：

index = df.index
print(index)

这里，我们使用df.index获取DataFrame的索引信息，并将结果通过print()方法输出。

我们可以使用df.describe()获取DataFrame的统计信息，代码如下：

description = df.describe()
print(description)

这里，我们使用df.describe()获取DataFrame的统计信息，并将结果通过print()方法输出。

在这篇文章中，我们介绍了如何使用Python Pandas ŌĆō获取数据类型和DataFrame列信息。通过以上方法，你可以更方便地对数据进行分析和处理。当然，这些只是Python Pandas的一些基础用法，还有很多高级的用法需要进一步学习和掌握。