如何使用单个命令[Python-Pandas]获取所有列的数据类型？

我想查看存储在数据帧中的所有列的数据类型，而不需要对它们进行迭代。方法是什么？

有一个很好的例子：

但是对于

dtypes=object

，它有点复杂（通常，它显然是

string

）：

样本：

df = pd.DataFrame({'strings':['a','d','f'],
                   'dicts':[{'a':4}, {'c':8}, {'e':9}],
                   'lists':[[4,8],[7,8],[3]],
                   'tuples':[(4,8),(7,8),(3,)],
                   'sets':[set([1,8]), set([7,3]), set([0,1])] })

print (df)
      dicts   lists    sets strings  tuples
0  {'a': 4}  [4, 8]  {8, 1}       a  (4, 8)
1  {'c': 8}  [7, 8]  {3, 7}       d  (7, 8)
2  {'e': 9}     [3]  {0, 1}       f    (3,)

所有值都具有相同的值：

但是

类型不同，如果需要循环检查：

for col in df:
    print (df[col].apply(type))

0    <class 'dict'>
1    <class 'dict'>
2    <class 'dict'>
Name: dicts, dtype: object
0    <class 'list'>
1    <class 'list'>
2    <class 'list'>
Name: lists, dtype: object
0    <class 'set'>
1    <class 'set'>
2    <class 'set'>
Name: sets, dtype: object
0    <class 'str'>
1    <class 'str'>
2    <class 'str'>
Name: strings, dtype: object
0    <class 'tuple'>
1    <class 'tuple'>
2    <class 'tuple'>
Name: tuples, dtype: object

使用DataFrame.info（）方法

>>df.info（）
范围索引：5个条目，0到4
数据列（共3列）：
#列非空计数数据类型
---  ------     --------------  -----
0整数列5非空整数64
1文本列5非空对象
2浮点数第5列非空浮点数64
数据类型：float64（1）、int64（1）、object（1）
内存使用：248.0+字节

文件：
使用
df.dtypes
哇，这真的很有帮助，谢谢jerzaeli看到了那篇文档，它真的很有帮助。使用df.info（）的这个答案比其他df.dtypes答案更好，因为dtypes属性不显示索引dtype
print (df.dtypes)
dicts      object
lists      object
sets       object
strings    object
tuples     object
dtype: object

for col in df:
    print (df[col].apply(type))

0    <class 'dict'>
1    <class 'dict'>
2    <class 'dict'>
Name: dicts, dtype: object
0    <class 'list'>
1    <class 'list'>
2    <class 'list'>
Name: lists, dtype: object
0    <class 'set'>
1    <class 'set'>
2    <class 'set'>
Name: sets, dtype: object
0    <class 'str'>
1    <class 'str'>
2    <class 'str'>
Name: strings, dtype: object
0    <class 'tuple'>
1    <class 'tuple'>
2    <class 'tuple'>
Name: tuples, dtype: object

print (type(df['strings'].iat[0]))
<class 'str'>

print (type(df['dicts'].iat[0]))
<class 'dict'>

print (type(df['lists'].iat[0]))
<class 'list'>

print (type(df['tuples'].iat[0]))
<class 'tuple'>

print (type(df['sets'].iat[0]))
<class 'set'>