在Python Pandas中获取列的数据类型

在Python Pandas中，我们可以通过dtypes属性获取数据框中各列数据的数据类型。此外，我们也可以使用info()方法来获取每列数据的数据类型和空值情况。

以下是一个示例数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 
                   'col2': ['a', 'b', 'c'], 
                   'col3': [4.0, 5.0, 6.0]})

我们可以使用以下代码获取数据框中各列数据的数据类型：

print(df.dtypes)

输出：

col1      int64
col2     object
col3    float64
dtype: object

可以看到，我们得到了每列数据的数据类型，其中col1列的数据类型是整型（int64）、col2列的数据类型是字符串类型（object）、col3列的数据类型是浮点型（float64）。

如果我们想查看每列数据的详细信息，我们可以使用info()方法：

print(df.info())

输出：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 3 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   col1    3 non-null      int64  
 1   col2    3 non-null      object 
 2   col3    3 non-null      float64
dtypes: float64(1), int64(1), object(1)
memory usage: 200.0+ bytes
None

可以看到，我们不仅获得了每列数据的数据类型，还获得了每列数据的非空值数量以及数据框所占用的内存空间大小。