Python | Marco de datos de pandas.get_dtype_counts()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

La función Pandas dataframe.get_dtype_counts()devuelve los recuentos de dtypes en el objeto dado. Devuelve un objeto de la serie pandas que contiene los recuentos de todos los tipos de datos presentes en el objeto pandas. Funciona con la serie pandas, así como con el marco de datos.

Sintaxis: DataFrame.get_dtype_counts()

Devuelve: valor: serie: recuentos de tipos de datos

Para obtener un enlace al archivo CSV utilizado en el código, haga clic aquí

Ejemplo n.º 1: use get_dtype_counts()la función para encontrar los recuentos del tipo de datos de un objeto de marco de datos de pandas.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df = pd.read_csv("nba.csv")
  
# Print the dataframe
df

Ahora aplica la get_dtype_counts()función. Averigüe la frecuencia de aparición de cada tipo de datos en el marco de datos.

# applying get_dtype_counts() function 
df.get_dtype_counts()

Producción :

Tenga en cuenta que la salida es un objeto de la serie pandas que contiene el recuento de cada tipo de datos en el marco de datos.
 

Ejemplo #2: Use get_dtype_counts()la función sobre un número seleccionado. de columnas del marco de datos solamente.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df = pd.read_csv("nba.csv")
  
# Applying get_dtype_counts() function to 
# find the data type counts in modified dataframe.
df[["Salary", "Name", "Team"]].get_dtype_counts()

Tenga en cuenta que la salida es un objeto de la serie pandas que contiene el recuento de cada tipo de datos en el marco de datos. Podemos verificar todos estos resultados usando esta dataframe.info()función.

# Find out the types of all columns in the dataframe
df.info()

Producción :