Pandas打印数据帧dtypes

Pandas是Python数据科学中一个常用的数据分析库。它为数据处理和数据分析提供了很多有用的功能，其中一个是DataFrame。

DataFrame是Pandas中最重要的数据结构之一，它被广泛用于数据处理、数据分析和数据可视化中。当我们探索一个数据集时，我们需要知道每一列的数据类型和相应的统计数据，这时候就需要用到DataFrame的dtypes属性。

DataFrame.dtypes

dtypes属性返回一个Series，其中保存着DataFrame每一列的数据类型。

# 导入Pandas库
import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [25, 20, 30],
        'salary': [30000, 25000, 40000]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.dtypes)

输出结果为：

name      object
age        int64
salary    int64
dtype: object

其中，每一列的数据类型被标记在右侧。

常见的Pandas数据类型包括：

• object：字符串类型
• int64：整数类型
• float64：浮点数类型
• bool：布尔类型
• datetime64：日期和时间类型
• timedelta64：时间差类型
• category：分类类型

如果我们需要把某一列的数据类型转换为另外一种类型，可以使用astype()函数：

df['salary'] = df['salary'].astype(float)
print(df.dtypes)

输出结果为：

name       object
age         int64
salary    float64
dtype: object

以上就是关于Pandas打印数据帧dtypes的介绍。在实际的数据处理和分析中，我们经常需要探索数据集中的每一列数据类型，这时候dtypes属性就显得非常有用。