Pandas 检查列是否为对象类型 - Python

在 Pandas 中，我们可以使用 dtype 属性检查数据帧或系列中的列的数据类型。当我们在处理数据时，最好检查每个列的数据类型以确保数据类型正确，并在需要时转换数据类型。

import pandas as pd

# 创建一个数据帧
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 32, 18, 47],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo'],
        'Salary': [50000, 70000, 30000, 90000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 检查数据帧中的每一列的数据类型
for column in df.columns:
    print(f"{column} 的数据类型是 {df[column].dtype}")

上述代码将输出以下结果：

Name 的数据类型是 object
Age 的数据类型是 int64
City 的数据类型是 object
Salary 的数据类型是 int64

我们可以看到，Name 和 City 列被检测为对象类型，即字符串类型。

在数据预处理中，我们可能需要将一些列从对象类型转换为其他类型，例如日期时间、数字等。这可以通过 Pandas 中的 astype() 方法实现。

# 将 "Age" 列从 int64 类型转换为 float64 类型
df["Age"] = df["Age"].astype("float64")
print(df.dtypes)

上述代码将输出以下结果：

Name       object
Age       float64
City       object
Salary     int64
dtype: object

现在，我们可以看到 Age 列的数据类型已经从 int64 类型转换为 float64 类型。

总之，Pandas 的 dtype() 属性可以检查数据帧或系列中的列的数据类型，并且可以使用 astype() 方法更改列的数据类型。