python怎么看数据类型(python 看数据类型)

Python在定义变量的时候不用指明具体的的类型，解释器会在运行的时候会自动检查 变量的类型，并根据需要进行隐式的类型转化。因为Python是动态语言，所以一般情 况下是不推荐进行类型转化的。比如"+"操作时，如果加号两边是数据就进行加法操 作，如果两边是字符串就进行字符串连接操作，如果两边是列表就进行合并操作，甚 至可以进行复数的运算。解释器会在运行时根据两边的变量的类型调用不同的内部方法。 当加号两边的变量类型不一样的时候，又不能进行类型转化，就会抛出TypeError的异常。

通常类型判断可用两种方法来进行判断：

这两种方法有什么区别，用哪种比较好呢？

对于内建的基本类型来说，使用tpye来检查是没有问题的， 可是当应用到其他场合的时候，type就显得不可靠了。比如：当我们对Python内建类型进行扩展的时候，type返回的结果就不够准确了。

这个时候我们就需要使用isinstance来进行类型 检查。

object表示实例，classinfo可以是直接或间接类名、基本类型或者有它们组成的元组。

python怎么查看数据类型?

第一步我们首先需要知道在python中查看变量数据类型是使用type()函数，type函数的用法如下图所示：



第二步我们打开py文件，输入

import numpy as npa1=123list=[1,2,3,4,5,6]array=np.array(list)print(type(a1))

打印出a1变量的数据类型，如下图所示：



第三步运行py文件之后，可以看到a1变量是int类型，如下图所示：



第四步输入

print(type(list))print(type(array))

打印出list变量和array变量的类型，如下图所示：



第五步运行py文件，可以看到分别是列表和数组类型，如下图所示：



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在获得数据之后、分析数据之前，我们一般需要对数据总体进行一个概览，如有哪些字段，每个字段的类型，值是否缺失等，以下列出了几种方法，供我们方便快捷的查看dataframe的数据类型。

1、维度查看：df.shape

返回结果如下如所示，说明此表格一共有20w+行，16列：

2、数据表基本信息（维度、列名称、数据格式、所占空间等）：df.info()

返回结果如图，可见，用info方法可以非常全面的看出表格的各项属性，包括：

1.表格的维度：203401行 * 16列，RangeIndex：0-203400

2.表格的列名，是否为空值和列字段类型dtype（后面我会给出pandas的数据类型和Python数据类型的匹配关系图！！！）

3.表格所占空间：24.8M+

3、每一列数据的格式：df.dtypes

这个功能与df.info()类似，如果只想查看每一列存储的是什么数据格式，那么可以直接使用df.dtypes

返回结果如图，可以看到，这个结果基本就是df.info()的简化版，指明了各列的数据类型。

4、某一列格式：df['B'].dtype

分析过程中，由于字段繁多，所以用到某字段时需要适时查看，同样可以运用dtype，此处不再赘述。

由上文可见，float64，int64，object都是pandas专有的数据格式，同理，Python，numpy都有自己的一套数据格式，它们之间的对应关系可参考下面的表格：

这里需要强调的是object类型实际上可以包括多种不同的类型，比如一列数据里，既有整型、浮点型，也有字符串类型，这些在pandas中都会被标识为‘object’，所以在处理数据时，可能需要额外的一些方法提前将这些字段做清洗，str.replace(),float(),int(),astype()，apply()等等。

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1、python中有6种标准数据类型： number（数字），string （字符串），list （列表），tuple（元组），set （集合），dictionary （字典）。

2、type()，dtype()，astype()的区别。

用numpy读入数据，默认的dtype是‘float64’，要转变numpy中数据的类型，不能直接改变原数据的dtype，只能用astype()。

float类型包括‘float64’，‘float32’和‘float16’，默认为'float64'。

int 类型包括‘int64’，‘int32’，‘int16’和‘int8’，默认为‘int64’。