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當輸入df.dtypes
時,我們有類型列表。 然而,有一個簡單的方法來獲得輸出作爲有沒有辦法在熊貓中生成dtypes作爲字典?
{'col1': np.float32, ...}
或者我需要編寫一個函數自己?
當輸入df.dtypes
時,我們有類型列表。 然而,有一個簡單的方法來獲得輸出作爲有沒有辦法在熊貓中生成dtypes作爲字典?
{'col1': np.float32, ...}
或者我需要編寫一個函數自己?
df.dtypes
的返回對象類型是pandas.Series。它有一個to_dict
方法:
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2],
'B': [1., 2.],
'C': ['a', 'b'],
'D': [True, False]})
df
Out:
A B C D
0 1 1.0 a True
1 2 2.0 b False
df.dtypes
Out:
A int64
B float64
C object
D bool
dtype: object
df.dtypes.to_dict()
Out:
{'A': dtype('int64'),
'B': dtype('float64'),
'C': dtype('O'),
'D': dtype('bool')}
字典中的值來自dtype類。如果你想要的名稱爲字符串,您可以使用適用於:
df.dtypes.apply(lambda x: x.name).to_dict()
Out: {'A': 'int64', 'B': 'float64', 'C': 'object', 'D': 'bool'}
聽起來不錯,唯一的小項目是to_dict()刪除列的順序(初始--->阿爾法) – Tensor
在Python字典是無序的。你可以使用OrderedDict,但你需要傳遞一個排序函數。 – ayhan
但是,在dtype = ....中不接受命令。怎麼辦? – Tensor