パンダ: dataframe のすべての列の型を確認する方法

次のメソッドを使用して、pandas DataFrame の列のデータ型 ( dtype ) を確認できます。

方法 1: 列の型を確認する

 df. column_name . dtype

方法 2: すべての列の型を確認する

 df. dtypes

方法 3: どの列が特定の型を持つかを確認する

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

次の例は、次の pandas DataFrame で各メソッドを使用する方法を示しています。

 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

例 1: 列の型を確認する

次の構文を使用して、DataFrame 内のポイント列のみのデータ型を確認できます。

 #check dtype of points column
df. points . dtype

dtype('int64')

結果から、ポイント列のデータ型が整数であることがわかります。

例 2: すべての列の型を確認する

次の構文を使用して、DataFrame 内のすべての列のデータ型を確認できます。

 #check dtype of all columns
df. dtypes

team object
int64 dots
assists int64
all_star bool
dtype:object

結果から次のことがわかります。

• チーム列: オブジェクト (文字列と同じです)
• 点の列: 整数
• ヘルパー列: 整数
• all_star列: ブール値

この 1 行のコードを使用すると、DataFrame の各列のデータ型を確認できます。

例 3: どの列が特定の型を持つかを確認する

次の構文を使用して、DataFrame 内のどの列が int64 データ型であるかを確認できます。

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

int64 dots
assists int64
dtype:object

結果から、ポイント列とアシスト列の両方が int64 データ型であることがわかります。

同様の構文を使用して、どの列に他のデータ型があるかを確認できます。

たとえば、次の構文を使用して、DataFrame 内のどの列がオブジェクト データ型であるかを確認できます。

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

team object
dtype:object

チーム列のみに、オブジェクトを表すデータ型「O」があることがわかります。

追加リソース

次のチュートリアルでは、pandas DataFrame で他の一般的な操作を実行する方法について説明します。

パンダ: DataFrame からセル値を取得する方法
Pandas: 列が値と一致する行のインデックスを取得します
パンダ: 列をインデックスとして設定する方法