获取 int64 列 pandas - Python

Pandas 是一种开源的数据分析库，可以处理各种数据格式，包括 CSV、Excel、SQL 数据库和 JSON 等。在 Pandas 中，数据被存储在 DataFrame 和 Series 中。在这篇文章中，我们将讨论在 Pandas 中如何获取 int64 类型的列。

获取 DataFrame 中 int64 列

要获取 DataFrame 中 int64 列，我们可以使用 Pandas 中的 select_dtypes() 方法，该方法允许我们选择数据帧中指定数据类型的列。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取 CSV 文件
int64_cols = df.select_dtypes(include=['int64']).columns

在上面的代码中，我们首先使用 read_csv() 方法读取 CSV 文件，然后使用 select_dtypes() 方法选择 int64 类型的列，并将它们存储在 int64_cols 变量中。

获取 Series 中的 int64 列

要获取 Series 中的 int64 类型列，我们可以使用 Pandas 中的 astype() 方法将 Series 转换为 int64 类型，然后通过类型转换来判断该列是否为 int64 类型。

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], dtype='int64')
if s.dtype == 'int64':
    # do something

在上面的代码中，我们首先创建了一个 int64 类型的 Series，并检查其类型是否为 int64。如果该列的类型为 int64，则可以执行某些操作。

总结

在 Pandas 中，获取 int64 列是很简单的。我们可以使用 select_dtypes() 方法选择 DataFrame 中的 int64 类型列，或使用 astype() 方法将 Series 转换为 int64 类型，然后检查其类型。希望本文能够帮助你更好地理解 Pandas 中的 int64 数据类型。