Python | Pandas DataFrame.dtypes

Pandas DataFrame es una estructura de datos tabulares potencialmente heterogénea, de tamaño mutable, bidimensional con ejes etiquetados (filas y columnas). Las operaciones aritméticas se alinean en las etiquetas de fila y columna. Se puede considerar como un contenedor similar a un dictado para objetos Series. Esta es la estructura de datos principal de Pandas.

El atributo Pandas DataFrame.dtypesdevuelve los dtypes en el DataFrame. Devuelve una Serie con el tipo de datos de cada columna.

Sintaxis: DataFrame.dtypes

Parámetro: Ninguno

Devuelve: dtype de cada columna

Ejemplo n.º 1: use DataFrame.dtypesel atributo para averiguar el tipo de datos (dtype) de cada columna en el marco de datos dado.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({'Weight':[45, 88, 56, 15, 71],
                   'Name':['Sam', 'Andrea', 'Alex', 'Robin', 'Kia'],
                   'Age':[14, 25, 55, 8, 21]})
  
# Create the index
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5']
  
# Set the index
df.index = index_
  
# Print the DataFrame
print(df)

Salida:

ahora usaremos DataFrame.dtypesel atributo para averiguar el tipo de datos de cada columna en el marco de datos dado.

# return the dtype of each column
result = df.dtypes
  
# Print the result
print(result)

Salida:

como podemos ver en la salida, el DataFrame.dtypesatributo ha devuelto con éxito los tipos de datos de cada columna en el marco de datos dado.
 
Ejemplo n.º 2: use DataFrame.dtypesel atributo para averiguar el tipo de datos (dtype) de cada columna en el marco de datos dado.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1], 
                   "B":[7, 2, 54, 3, None], 
                   "C":[20, 16, 11, 3, 8], 
                   "D":[14, 3, None, 2, 6]}) 
  
# Create the index
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5']
  
# Set the index
df.index = index_
  
# Print the DataFrame
print(df)

Producción :

Ahora usaremos DataFrame.dtypesel atributo para averiguar el tipo de datos de cada columna en el marco de datos dado.

# return the dtype of each column
result = df.dtypes
  
# Print the result
print(result)

Salida:

como podemos ver en la salida, el DataFrame.dtypesatributo ha devuelto con éxito los tipos de datos de cada columna en el marco de datos dado.