Python 熊猫数据类型不'；t返回数据类型字符串或日期

我使用pandas读入的CSV文件作为数据帧，我希望有一个每列所有数据类型的列表作为输出-这就是我到目前为止所拥有的-我遇到的问题是，对于所有不是浮点数/整数的数据类型，它只返回dtype（'O'）

我的代码如下所示：

dataframe = pd.read_csv(filePath)
datatypes = dataframe.dtypes   #here we find out how what the datatype is in a given column
datatypes_list = []
for x in datatypes:
    datatypes_list.append(x)
    
datatypes_list

[dtype('string'), dtype('int64'), dtype('float64'), dtype('datetime')]

这给了我，对于下面的csv

Position,Experience in Years,Salary,Starting Date
Middle Management,5,5584.10, 2019-02-03
Lower Management,2,3925.52,2016-04-18
Upper Management,1,7174.46,2019-01-02
Middle Management,5,5461.25,2018-02-02
Middle Management,7,7471.43,2017-09-09
Upper Management,10,12021.31,2020-01-01
Lower Management,2,2921.92,2019-08-17
Middle Management,5,5932.94,2017-11-21
Upper Management,7,10192.14,2018-08-18

此输出：

[dtype('O'), dtype('int64'), dtype('float64'), dtype('O')]

但我希望输出是这样的：

dataframe = pd.read_csv(filePath)
datatypes = dataframe.dtypes   #here we find out how what the datatype is in a given column
datatypes_list = []
for x in datatypes:
    datatypes_list.append(x)
    
datatypes_list

[dtype('string'), dtype('int64'), dtype('float64'), dtype('datetime')]

---

并且仅返回dtype（'O'）如果您的dtype数组的相应列中有不同的数据类型，则第一个位置可以解释为字符串dtype，因为在pandas中，“O”代表对象类型，这意味着pandas已将其作为混合值读入（即不仅仅是一个单一的基本数据类型，如一列所有整数）

<太长了，读不下去了，DANDAS博士从NUPY中获得了DHype（），它要求数据类型是固定宽度的，所以字符串被存储为指针的编号数组，因此对象

至于date列，您只需要首先将该列转换为datetime对象

dataframe['Starting Date'] = pd.to_datetime(dataframe['Starting Date'], infer_datetime_format=True)