Pandas에서 열의 데이터 유형 가져오기 - Python

Pandas는 데이터 분석 및 조작에 일반적으로 사용되는 인기 있고 강력한 Python 라이브러리입니다. 테이블 형식 및 시계열 데이터 작업을 위해 Series, DataFrame 및 Panel을 포함한 다양한 데이터 구조를 제공합니다.

Pandas DataFrame은 2차원 표 형식 데이터 구조입니다. 이 기사에서는 Pandas에서 열의 데이터 유형을 결정하는 다양한 방법을 다룹니다. Pandas DataFrame에서 열의 데이터 유형을 찾아야 하는 상황이 많이 있습니다. Pandas DataFrame의 각 열은 다양한 데이터 유형을 포함할 수 있습니다.

진행하기 전에 Pandas에서 열의 데이터 유형을 가져와야 하는 샘플 데이터프레임을 만들어 보겠습니다

으아아아

출력

이 Python 스크립트는 우리가 만든 DataFrame을 인쇄합니다.

으아아아

작업을 완료하기 위해 취할 수 있는 방법은 다음과 같습니다

방법

• dtypes 속성 사용

• select_dtypes() 사용

• info() 메소드를 사용하세요

• describe() 함수를 사용하세요

이제 Pandas에서 열의 데이터 유형을 가져오기 위해 각 방법과 이를 사용하는 방법에 대해 논의하겠습니다.

방법 1: dtypes 속성 사용

dtypes 속성을 사용하여 DataFrame에 있는 각 열의 데이터 유형을 가져올 수 있습니다. 이 속성은 각 열의 데이터 유형을 포함하는 계열을 반환합니다. 다음 구문을 사용할 수 있습니다:

문법

import pandas as pd

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

print(df)

반환 유형 DataFrame에 있는 각 열의 데이터 유형입니다.

알고리즘

• Pandas 라이브러리를 가져옵니다.

• pd.DataFrame() 함수를 사용하여 DataFrame을 생성하고 예제를 사전으로 전달합니다.

• dtypes 속성을 사용하여 DataFrame에 있는 각 열의 데이터 유형을 가져옵니다.

• 결과를 인쇄하여 각 열의 데이터 유형을 확인하세요.

예 1

으아아아

출력

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예 2

이 예에서는 DataFrame의 단일 열에 대한 데이터 유형을 얻습니다

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출력

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방법 2: select_dtypes() 사용

select_dtypes() 메서드를 사용하여 필요한 데이터 유형 열을 필터링할 수 있습니다. select_dtypes() 메서드는 입력으로 제공된 데이터 유형을 기반으로 열의 하위 집합을 반환합니다. 이 방법을 사용하면 특정 데이터 유형에 속하는 열을 선택한 다음 데이터 유형을 결정할 수 있습니다.

알고리즘

• Pandas 라이브러리를 가져옵니다.

• pd.DataFrame() 함수를 사용하여 DataFrame을 생성하고 주어진 데이터를 사전으로 전달합니다.

• DataFrame을 인쇄하여 생성된 데이터를 확인하세요.

• select_dtypes() 메서드를 사용하여 DataFrame에서 모든 숫자 열을 선택하세요. 매개변수로 선택하려는 데이터 유형 목록을 전달하려면 include 매개변수를 사용하십시오.

• 열을 반복하여 각 숫자 열을 반복하고 해당 데이터 유형을 인쇄합니다.

예

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출력

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방법 3: info() 방법을 사용하세요

info() 메소드를 사용하여 작업을 완료할 수도 있습니다. info() 메소드는 각 열의 데이터 유형을 포함하여 DataFrame의 간결한 요약을 제공합니다. 다음 구문을 사용할 수 있습니다:

문법

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

반환 값없음

알고리즘

• Pandas 라이브러리를 가져옵니다.

• pd.DataFrame() 함수를 사용하여 DataFrame을 생성하고 위 데이터를 사전으로 전달합니다.

• DataFrame을 인쇄하여 생성된 데이터를 확인하세요.

• DataFrame에 대한 정보를 얻으려면 info() 메서드를 사용하세요.

• info() 메소드에서 얻은 정보를 인쇄합니다.

예

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출력

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방법 4: explain() 함수 사용

describe() 메서드는 각 열의 데이터 유형을 포함하여 DataFrame의 기술 통계를 생성하는 데 사용됩니다.

알고리즘

• Pandas 라이브러리를 가져오려면 import 문을 사용하세요.

• pd.DataFrame() 함수를 사용하여 DataFrame을 생성하고 주어진 데이터를 사전으로 전달합니다.

• DataFrame을 인쇄하여 생성된 데이터를 확인하세요.

• DataFrame의 기술 통계를 얻으려면 explain() 메서드를 사용하십시오.

• 기술 통계에 모든 열을 포함하려면 'all'에 explain() 메서드의 include 매개변수를 사용하세요.

• dtypes 속성을 사용하여 DataFrame에 있는 각 열의 데이터 유형을 가져옵니다.

• 각 열의 데이터 유형을 인쇄합니다.

예

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출력

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결론

각 열의 데이터 유형을 얻는 방법을 알면 다양한 데이터 연산 및 분석 작업을 효율적으로 완료할 수 있습니다. 각 방법에는 사용되는 방법이나 기능에 따라 고유한 장점과 단점이 있습니다. 원하는 표현의 복잡성과 개인 코딩 선호도에 따라 원하는 방법을 선택할 수 있습니다.

위 내용은 Pandas에서 열의 데이터 유형 가져오기 - Python의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!