Pandas: so überprüfen sie den typ aller spalten in dataframe

Sie können die folgenden Methoden verwenden, um den Datentyp ( dtype ) von Spalten in einem Pandas-DataFrame zu überprüfen:

Methode 1: Überprüfen Sie den Typ einer Spalte

 df. column_name . dtype

Methode 2: Überprüfen Sie den Typ aller Spalten

 df. dtypes

Methode 3: Überprüfen Sie, welche Spalten einen bestimmten Typ haben

 df. dtypes [df. dtypes == ' int64 ']

Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9],
                   ' all_star ': [True, False, False, True, True, True]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists all_star
0 A 18 5 True
1 B 22 7 False
2 C 19 7 False
3 D 14 9 True
4 E 14 12 True
5 F 11 9 True

Beispiel 1: Überprüfen Sie den Typ einer Spalte

Wir können die folgende Syntax verwenden, um nur den Datentyp der Punktspalte im DataFrame zu überprüfen:

 #check dtype of points column
df. points . dtype

dtype('int64')

Aus dem Ergebnis können wir erkennen, dass die Punktspalte einen ganzzahligen Datentyp hat.

Beispiel 2: Überprüfen Sie den Typ aller Spalten

Mit der folgenden Syntax können wir den Datentyp aller Spalten im DataFrame überprüfen:

 #check dtype of all columns
df. dtypes

team object
int64 dots
assists int64
all_star bool
dtype:object

Aus dem Ergebnis können wir sehen:

• Teamspalte : Objekt (ist dasselbe wie eine Zeichenfolge)
• Punktespalte : Ganzzahl
• Hilfsspalte : Ganzzahl
• all_star- Spalte: boolean

Mithilfe dieser einzelnen Codezeile können wir den Datentyp jeder Spalte im DataFrame sehen.

Beispiel 3: Überprüfen Sie, welche Spalten einen bestimmten Typ haben

Mit der folgenden Syntax können wir prüfen, welche Spalten im DataFrame einen int64-Datentyp haben:

 #show all columns that have a class of int64
df. dtypes [df. dtypes == ' int64 ']

int64 dots
assists int64
dtype:object

Aus dem Ergebnis können wir erkennen, dass die Punkte- und Assists- Spalten beide einen int64-Datentyp haben.

Wir können eine ähnliche Syntax verwenden, um zu überprüfen, welche Spalten andere Datentypen haben.

Mit der folgenden Syntax können wir beispielsweise prüfen, welche Spalten im DataFrame einen Objektdatentyp haben:

 #show all columns that have a class of object (ie string)
df. dtypes [df. dtypes == ' O ']

team object
dtype:object

Wir können sehen, dass nur die Teamspalte den Datentyp „O“ hat, der für Objekt steht.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie andere gängige Vorgänge an Pandas-DataFrames ausgeführt werden:

Pandas: So erhalten Sie einen Zellenwert aus DataFrame
Pandas: Index der Zeilen abrufen, deren Spalte mit dem Wert übereinstimmt
Pandas: So legen Sie eine Spalte als Index fest