Muestra
Comencemos creando un DataFrame de muestra:
# importar pandas
importar pandas como p.d.
d.f. = p.d.Marco de datos({
‘salario’: [120000, 100000, 90000, 110000, 120000, 100000, 56000],
‘Departamento’: [‘game developer’, ‘database developer’, ‘front-end developer’, ‘full-stack developer’, ‘database developer’, ‘security researcher’, ‘cloud-engineer’],
‘clasificación’: [4.3, 4.4, 4.3, 3.3, 4.3, 5.0, 4.4]},
índice=[‘Alice’, ‘Michael’, ‘Joshua’, ‘Patricia’, ‘Peter’, ‘Jeff’, ‘Ruth’])
impresión(d.f.)
Lo anterior debería crear un DataFrame con datos de muestra como se muestra:
Atributo de tipo de pandas
La forma más sencilla de obtener el tipo de datos de la columna en Pandas es usar el atributo dtypes.
La sintaxis es como se muestra:
El atributo devuelve cada columna y su tipo de datos correspondiente.
Un ejemplo es como se muestra:
Lo anterior debería devolver las columnas y sus tipos de datos como se muestra:
salario int64
Departamento objeto
calificación float64
Si desea obtener el tipo de datos de una columna específica, puede pasar el nombre de la columna como un índice como se muestra:
Esto debería devolver el tipo de datos de la columna de salario como se muestra:
Información de la columna de pandas
Los pandas también nos proporcionan el método info(). Nos permite obtener información detallada sobre las columnas dentro de un DataFrame de Pandas.
La sintaxis es como se muestra:
Marco de datos.información(verboso=Ninguna, buf=Ninguna, max_cols=Ninguna, uso de memoria=Ninguna, show_counts=Ninguna, null_counts=Ninguna)
Le permite obtener el nombre de las columnas, el tipo de datos, la cantidad de elementos no nulos, etc.
Un ejemplo es como se muestra:
Esto debería devolver:
Lo anterior muestra información detallada sobre las columnas en el DataFrame, incluido el tipo de datos.
Conclusión
Este tutorial cubre dos métodos que puede usar para obtener el tipo de datos de una columna en un DataFrame de Pandas.
¡¡Gracias por leer!!
