要检查 pandas DataFrame 中的数据类型，我们可以使用“dtype”属性。该属性返回一个系列，其中包含每列的数据类型。
DataFrame 的列名表示为结果系列对象的索引，相应的数据类型作为系列对象的值返回。
如果存储了混合数据类型的任何列，则将整个列的数据类型指示为 object dtype。
示例 1
应用 pandas dtype 属性并验证 DataFrame 对象中每个的数据类型。
# importing pandas package
import pandas as pd
# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'Col1':[4.1, 23.43], 'Col2':['a', 'w'], 'Col3':[1, 8]})
print("DataFrame:")
print(df)
# apply the dtype attribute
result = df.dtypes
print("Output:")
print(result)输出结果输出如下所述 -
DataFrame: Col1 Col2 Col3 0 4.10 a 1 1 23.43 w 8 Output: Col1 float64 Col2 object Col3 int64 dtype: object
在这个输出块中，我们可以注意到 Col1 有 float64 类型的数据，Col2 有目标数据，而“Col3”列存储了整数类型的数据。
示例 2
现在，让我们将 dtype 属性应用于另一个 Pandas DataFrame 对象。
# importing pandas package
import pandas as pd
# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'A':[41, 23, 56], 'B':[1, '2021-01-01', 34.34], 'C':[1.3, 3.23, 267.3]})
print("DataFrame:")
print(df)
# apply the dtype attribute
result = df.dtypes
print("Output:")
print(result)输出结果输出如下 -
DataFrame: A B C 0 41 1 1.30 1 23 2021-01-01 3.23 2 56 34.34 267.30 Output: A int64 B object C float64 dtype: object
对于给定的 DataFrame 列 B 已存储混合数据类型值，因此该特定列的结果 dtype 表示为 object dtype。
