Python|熊猫 dataframe.get_dtype_counts()

Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas dataframe.get_dtype_counts()函数返回给定对象中 dtype 的计数。它返回一个 pandas 系列对象，其中包含 pandas 对象中存在的所有数据类型的计数。它适用于熊猫系列以及数据框。

Syntax: DataFrame.get_dtype_counts()

Returns : value : Series : Counts of datatypes

有关代码中使用的 CSV 文件的链接，请单击此处

示例 #1：使用get_dtype_counts()函数查找 pandas 数据框对象的数据类型计数。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df = pd.read_csv("nba.csv")
  
# Print the dataframe
df

现在应用get_dtype_counts()函数。找出数据框中每种数据类型的出现频率。

# applying get_dtype_counts() function 
df.get_dtype_counts()

输出 ：

请注意，输出是一个 pandas 系列对象，其中包含数据框中每种数据类型的计数。

示例 #2：在选定的编号上使用get_dtype_counts()函数。仅数据框的列。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df = pd.read_csv("nba.csv")
  
# Applying get_dtype_counts() function to 
# find the data type counts in modified dataframe.
df[["Salary", "Name", "Team"]].get_dtype_counts()

请注意，输出是一个 pandas 系列对象，其中包含数据框中每种数据类型的计数。我们可以使用dataframe.info()函数来验证所有这些结果。

# Find out the types of all columns in the dataframe
df.info()

输出 ：