Pandas で列のデータ型を取得する - Python

Pandas は、データ分析と操作によく使用される、人気のある強力な Python ライブラリです。これは、表形式データや時系列データを操作するための、Series、DataFrame、Panel などの多数のデータ構造を提供します。

Pandas DataFrame は、2 次元の表形式のデータ構造です。この記事では、Pandas の列のデータ型を決定するさまざまな方法について説明します。 Pandas DataFrame 内の列のデータ型を見つけなければならない状況は数多くあります。 Pandas DataFrame の各列には、異なるデータ型を含めることができます。

次に進む前に、Pandas の列のデータ型を取得する必要があるサンプル データフレームを作成しましょう。 リーリー ＃＃＃出力＃＃＃

この Python スクリプトは、作成した DataFrame を出力します。

リーリー

タスクを完了するために実行できる方法は次のとおりです

＃＃＃方法＃＃＃

dtypes 属性を使用する

• select_dtypes()を使用する

• info() メソッドを使用します

• describe() 関数を使用する

• ここで、各メソッドと、それらを使用して Pandas の列のデータ型を取得する方法について説明します。
  方法 1: dtypes 属性を使用する

dtypes 属性を使用して、DataFrame の各列のデータ型を取得できます。このプロパティは、各列のデータ型を含む系列を返します。次の構文を使用できます:

文法

import pandas as pd

# create a sample dataframe
df = pd.DataFrame({'Vehicle name': ['Supra', 'Honda', 'Lamorghini'],'price': [5000000, 600000, 7000000]})

print(df)

戻り値の型 DataFrame の各列のデータ型。 ＃＃＃アルゴリズム＃＃＃

Pandas ライブラリをインポートします。

pd.DataFrame() 関数を使用して DataFrame を作成し、例を辞書として渡します。

• dtypes 属性を使用して、DataFrame 内の各列のデータ型を取得します。

• 結果を印刷して、各列のデータ型を確認します。

• 例 1
リーリー ＃＃＃出力＃＃＃ リーリー
• 例 2
  この例では、DataFrame の 1 つの列のデータ型を取得します。 リーリー ＃＃＃出力＃＃＃ リーリー
方法 2: select_dtypes() を使用する

select_dtypes() メソッドを使用して、必要なデータ型列をフィルターで除外できます。 select_dtypes() メソッドは、入力として提供されたデータ型に基づいて列のサブセットを返します。この方法を使用すると、特定のデータ型に属する列を選択し、データ型を決定できます。

＃＃＃アルゴリズム＃＃＃

Pandas ライブラリをインポートします。

pd.DataFrame() 関数を使用して DataFrame を作成し、指定されたデータを辞書として渡します。

DataFrameを印刷して作成したデータを確認します。

select_dtypes() メソッドを使用して、DataFrame からすべての数値列を選択します。 include パラメーターを使用して、パラメーターとして選択するデータ型のリストを渡します。
列をループして各数値列を反復処理し、そのデータ型を出力します。

• ＃＃＃例＃＃＃ リーリー ＃＃＃出力＃＃＃ リーリー
方法 3: info() メソッドを使用する

• info() メソッドを使用してタスクを完了することもできます。 info() メソッドは、各列のデータ型を含む DataFrame の簡潔な概要を提供します。次の構文を使用できます:

• 文法

    Vehicle name    price
  0        Supra  5000000
  1        Honda   600000
  2   Lamorghini  7000000
  

• 戻り値

  なし

  ＃＃＃アルゴリズム＃＃＃

Pandas ライブラリをインポートします。

pd.DataFrame() 関数を使用して DataFrame を作成し、上記のデータを辞書として渡します。

DataFrameを印刷して作成したデータを確認します。

info() メソッドを使用して、DataFrame に関する情報を取得します。

info() メソッドから取得した情報を出力します。

• ＃＃＃例＃＃＃ リーリー ＃＃＃出力＃＃＃ リーリー

  方法 4:describe() 関数を使用する

describe() メソッドは、各列のデータ型を含む DataFrame の記述統計を生成するために使用されます。
• ＃＃＃アルゴリズム＃＃＃

import ステートメントを使用して、Pandas ライブラリをインポートします。
pd.DataFrame() 関数を使用して DataFrame を作成し、指定されたデータを辞書として渡します。
DataFrameを印刷して作成したデータを確認します。
describe() メソッドを使用して、DataFrame の記述統計を取得します。

記述統計にすべての列を含めるには、describe() メソッドの include パラメータを「all」に使用します。

dtypes 属性を使用して、DataFrame 内の各列のデータ型を取得します。

各列のデータ型を出力します。

• ＃＃＃例＃＃＃ リーリー ＃＃＃出力＃＃＃ リーリー ＃＃＃結論は＃＃＃
各列のデータ型を取得する方法を知ることで、さまざまなデータ操作や分析作業を効率的に完了できます。使用する方法や機能に応じて、それぞれの方法に独自の長所と短所があります。式の複雑さや個人的なコーディングの好みに基づいて、必要な方法を選択できます。

以上がPandas で列のデータ型を取得する - Pythonの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。