Атрибут dtypes

Атрибут dtypes применяется к DataFrame и возвращает объект Series, содержащий тип данных каждого столбца. Тип данных может быть таким, как int64, float64, object (для строк и смешанных данных), bool, datetime64 и другими. Этот атрибут полезен для быстрой проверки структуры данных перед выполнением операций, чувствительных к типу.

Синтаксис

df.dtypes

Пример

Давайте создадим таблицу с разными типами данных и выведем их:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': [10.0, 20.0, 30.0, 40.0, 50.0],
	'c': ['abcde', 'article', 'user', 'data', 'test'],
	'd': [True, False, True, False, True]
})
print(df.dtypes)

Результат выполнения кода:

a	  int64
b	float64
c	 object
d	   bool
dtype: object

Пример

Давайте получим доступ к типу данных конкретного столбца через обращение к атрибуту:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
print(df['a'].dtypes)
print(df['b'].dtypes)

Результат выполнения кода:

int64
int64

Пример

Давайте проверим, является ли столбец определенного типа, используя результат работы атрибута:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': ['abcde', 'article', 'user', 'data', 'test']
})
res = df.dtypes == 'object'
print(res)

Результат выполнения кода:

a	False
b	 True
dtype: bool

Смотрите также

метод astype,
который изменяет тип данных столбцов
метод convert_dtypes,
который преобразует столбцы к наилучшим типам
метод select_dtypes,
который выбирает столбцы по типам данных
метод infer_objects,
который пытается вывести более подходящие типы