Python・pandasで列のデータ型を取得する方法｜info()メソッドの使い方

pandasのDataFrameで各列のデータ型（dtype）を確認したい場合は、info()メソッドを使用します。このメソッドを呼び出すだけで、列名・非null件数・データ型・メモリ使用量といった概要情報を一括して取得できます。

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

次に、文字列型と整数型という異なるデータ型を持つ2つの列からなる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]
    }
)

データ型を含むDataFrame全体の情報を取得するには、次のように記述します。

dataFrame.info()

サンプルコード（完全版）

以下に、ここまでの内容をまとめた完全なコードを示します。

import pandas as pd

# DataFrameを作成
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("\nDataFrameの情報と各列のデータ型:\n")

# データ型の情報を取得
print(dataFrame.info())

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

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

DataFrameの情報と各列のデータ型:

<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

出力結果の読み方

info()メソッドの出力には、主に以下の情報が含まれています。

• RangeIndex：インデックスの範囲（この例では0〜6の計7件）
• Data columns：各列の名前・非null件数・データ型
• dtypes：データ型ごとの列数の集計（int64が1列、objectが1列）
• memory usage：DataFrameが使用しているメモリ量

なお、データ型だけを手軽に確認したい場合は、dataFrame.dtypesを使う方法もあります。こちらは各列のデータ型のみを簡潔に出力してくれるため、状況に応じて使い分けると便利です。