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Python –列のデータ型を取得します


列のデータ型を取得するには、info()メソッドを使用します。まず、必要なライブラリをインポートしましょう-

import pandas as pd

異なるデータ型を持つ2つの列を持つDataFrameを作成します-

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Marc', 'Scarlett', 'Kat', 'John'],"Roll Number": [ 5, 10, 3, 8, 2, 9, 6]
   }
)

データ型に関する完全な情報を取得する-

dataFrame.info()

以下は完全なコードです-

import pandas as pd

# Create DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Marc', 'Scarlett', 'Kat', 'John'],"Roll Number": [ 5, 10, 3, 8, 2, 9, 6]
   }
)

print"DataFrame ...\n",dataFrame

print"\nInfo and the datatypes of the columns in the dataframe:\n"

# get the datatypes info
print(dataFrame.info())

出力

これにより、次の出力が生成されます-

DataFrame ...
   Roll Number   Student
0            5      Jack
1           10     Robin
2            3       Ted
3            8      Marc
4            2  Scarlett
5            9       Kat
6            6      John

Info and the datatypes of the columns in the dataframe:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 7 entries, 0 to 6
Data columns (total 2 columns):
Roll Number    7  non-null  int64
Student        7  non-null  object
dtypes: int64(1), object(1)
memory usage: 184.0+ bytes
None

  1. PythonPandas-合計に基づいてDataFrameから列をフィルタリングする

    列の合計に基づいてフィルタリングするには、 loc()を使用します 方法。ここで、この例では、各生徒の点数を合計して、点数が400を超える、つまり80%の生徒の列を取得します。 最初に、学生の記録を使用してDataFrameを作成します。 3人の生徒、つまり3列のマークレコードがあります- dataFrame = pd.DataFrame({ 'Jacob_Marks': [95, 90, 75, 85, 88],'Ted_Marks': [60, 50, 65, 85, 70],'Jamie_Marks': [77, 76, 65, 4

  2. Pythonでプログラムを作成して、特定のDataFrameのインデックスと列を転置します

    入力 − DataFrameがあり、インデックスと列の転置の結果は、であると想定します。 Transposed DataFrame is   0 1 0 1 4 1 2 5 2 3 6 ソリューション1 DataFrameを定義する ネストされたリスト内包表記を設定して、2次元リストデータの各要素を反復し、結果に保存します。 result = [[data[i][j] for i in range(len(data))] for j in range(len(data[0])) 結果をDataFrameに変換します df2 = pd.DataFrame(