在pandas数据帧中,可以使用apply、map或applymap方法来找到每个行和列的数据类型。
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4.5, 5.5, 6.5], 'C': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用apply方法获取每个列的数据类型
column_types = df.apply(lambda x: type(x[0]))
# 使用apply方法获取每个行的数据类型
row_types = df.apply(lambda x: type(x), axis=1)
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4.5, 5.5, 6.5], 'C': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用map方法获取每个列的数据类型
column_types = df.columns.to_series().map(lambda x: type(df[x][0]))
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4.5, 5.5, 6.5], 'C': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用applymap方法获取每个元素的数据类型
element_types = df.applymap(lambda x: type(x))
通过以上三种方法,我们可以在pandas数据帧中找到每个行和列的数据类型。使用apply、map或applymap方法结合内置的type函数,可以方便地获取数据类型信息。请注意,以上代码示例中没有提到具体的腾讯云产品,因为这些方法是pandas库的功能,与云计算品牌商无关。
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