Python| Pandas DataFrame.ftypes

Pandas DataFrame 是一种二维大小可变的、潜在异构的表格数据结构，带有标记的轴（行和列）。算术运算在行标签和列标签上对齐。它可以被认为是 Series 对象的类 dict 容器。这是 Pandas 的主要数据结构。

Pandas DataFrame.ftypes属性返回 DataFrame 中的 ftypes（表示稀疏/密集和 dtype）。它返回一个系列，其中包含每列的数据类型。

Syntax: DataFrame.ftypes

Parameter : None

Returns : series

示例 #1：使用DataFrame.ftypes属性检查给定 Dataframe 中的列是稀疏还是密集。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({'Weight':[45, 88, 56, 15, 71],
                   'Name':['Sam', 'Andrea', 'Alex', 'Robin', 'Kia'],
                   'Age':[14, 25, 55, 8, 21]})
  
# Create the index
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5']
  
# Set the index
df.index = index_
  
# Print the DataFrame
print(df)

输出 ：

现在我们将使用DataFrame.ftypes属性来检查给定数据框中列的 ftype。

# check if the column are 
# dense or sparse
result = df.ftypes
  
# Print the result
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的那样， DataFrame.ftypes属性已成功返回一个系列，其中包含给定数据框中每一列的 ftypes。示例 #2：使用DataFrame.ftypes属性检查给定 Dataframe 中的列是稀疏还是密集。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create an array
arr = [100, 35, 125, 85, 35]
  
# Creating a sparse DataFrame
df = pd.SparseDataFrame(arr)
  
# Print the DataFrame
print(df)

输出 ：

现在我们将使用DataFrame.ftypes属性来检查给定数据框中列的 ftype。

# check if the column are 
# dense or sparse
result = df.ftypes
  
# Print the result
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的那样， DataFrame.ftypes属性已成功返回给定数据帧的 ftype。