Pythonでデータフレームのデータ型を見つける方法

方法1: dtypesを使用する方法

import pandas as pd
# サンプルのデータフレームを作成
data = {'列1': [1, 2, 3], '列2': ['a', 'b', 'c'], '列3': [True, False, True]}
df = pd.DataFrame(data)
# データフレームのデータ型を表示
print(df.dtypes)

方法2: infer_objects()を使用する方法

import pandas as pd
# サンプルのデータフレームを作成
data = {'列1': [1, 2, 3], '列2': ['a', 'b', 'c'], '列3': [True, False, True]}
df = pd.DataFrame(data)
# データフレームのデータ型を推測し、変換する
df = df.infer_objects()
# データフレームのデータ型を表示
print(df.dtypes)

方法3: select_dtypes()を使用する方法

import pandas as pd
# サンプルのデータフレームを作成
data = {'列1': [1, 2, 3], '列2': ['a', 'b', 'c'], '列3': [True, False, True]}
df = pd.DataFrame(data)
# 数値型の列のみを選択して表示
numeric_columns = df.select_dtypes(include=[int, float]).columns
print(df[numeric_columns].dtypes)