Python | Pandas DataFrame.ftypes

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.ftypesdevuelve los tipos de f (indicación de disperso/denso y dtype) en DataFrame. Devuelve una Serie con el tipo de datos de cada columna.

Sintaxis: DataFrame.ftypes

Parámetro: Ninguno

Devoluciones: serie

Ejemplo n.º 1: use DataFrame.ftypesel atributo para verificar si las columnas son escasas o densas 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)

Producción :

Ahora usaremos DataFrame.ftypesel atributo para verificar el tipo de archivo de las columnas en el marco de datos dado.

# check if the column are 
# dense or sparse
result = df.ftypes
  
# Print the result
print(result)

Salida:

como podemos ver en la salida, el DataFrame.ftypesatributo ha devuelto con éxito una serie que contiene los tipos de f de cada columna en el marco de datos dado.
 
Ejemplo n.º 2: use DataFrame.ftypesel atributo para verificar si las columnas son escasas o densas en el marco de datos dado.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create an array
arr = [100, 35, 125, 85, 35]
  
# Creating a sparse DataFrame
df = pd.SparseDataFrame(arr)
  
# Print the DataFrame
print(df)

Producción :

Ahora usaremos DataFrame.ftypesel atributo para verificar el tipo de archivo de las columnas en el marco de datos dado.

# check if the column are 
# dense or sparse
result = df.ftypes
  
# Print the result
print(result)

Salida:

como podemos ver en la salida, el DataFrame.ftypesatributo ha devuelto con éxito el tipo de archivo del marco de datos dado.