python中如何判断数据类型（python判断数据的类型）

文章主要观点

Python支持的数据类型主要包括数字型、字符串、列表、元组、字典和集合。详细数字型：Python支持四种不同的数字类型，包括整型（int）、浮点型（float）、复数（complex）和布尔型（bool）。

python支持的数据类型有number、string、list、tuple、set和dictionary。number 即数字类型，包含int（整型）、float（浮点型）、bool、complex（复数类型）四种基本类型，可用于存储数值。类型转换：int（）、float（）。

Python基本数据类型一般分为：数字、字符串、列表、元组、字典、集合这六种基本数据类型。数字数字类型是不可更改的对象。对变量改变数字值就是生成/创建新的对象。

python基本内置数据类型对应符号整型——int——数字python有5种数字类型，最常见的就是整型int，int python方法很实用。

Python的三种基本数据类型是数值型、序列型和映射型。解释：数值型：Python的数值类型包括整数和浮点数。这些类型的数据用于数学运算、数据分析等多种任务。

在Python中，能够直接处理的数据类型有以下几种：整数Python可以处理任意大小的整数，当然包括负整数，在Python程序中，整数的表示方法和数学上的写法一模一样，例如：1，100，-8080，0，等等。

1、查看数据查看DataFrame前xx行或后xx行 a=DataFrame(data)；a.head(6)表示显示前6行数据，若head()中不带参数则会显示全部数据。a.tail(6)表示显示后6行数据，若tail()中不带参数则也会显示全部数据。

2、更多时候，我们是把相关文件数据直接读进PANDAS中进行操作，这里介绍两种非常接近的读取方式，一种是CSV格式的文件，一种是EXCEL格式(.xlsx和xls后缀)的文件。

3、标签值是利用一个特殊字符例如NaN表示缺失。 Pandas 选择用标签方法表示缺失值，包括两种 Python 原有的缺失值：浮点数据类型(包括整型) 的NaN 值，以及 Python的 None 对象。

4、pandas有两个主要数据结构：Series和DataFrame。

5、数据分析是Pandas的重要应用之一，它提供了多种基本统计分析函数和方法。例如，可以使用describe()方法查看数据的基本统计信息，使用value_counts()方法对某个字段进行计数，使用groupby()方法按照某个字段分组统计等。

6、首先下面构造一个名为df的dataframe数据，来查看数据类型以及相关判断。查看df数据类型，如下图所示。有两种方法可以对具体的列或值进行数据类型的判断，第1种用np.issubdtype。

Python 中主要有8种数据类型：number(数字)、string(字符串)、list(列表)、tuple(元组)、dict(字典)、set(集合)、Boolean(布尔值)、None(空值)。

Python中主要有8种数据类型：number（数字）、string（字符串）、list（列表）、tuple（元组）、dict（字典）、set（集合）、Boolean（布尔值）、None（空值）。

Python数据类型介绍：数字：Python数字类型用于存储数值，支持三种不同的数值类型，包含整型、浮点型、复数。字符串：Python中最常用的数据类型，由数字、字母、下划线等特殊符号组成的一串字符串。

数字：Python数字类型用于存储数值，支持三种不同的数值类型，包含整型、浮点型、复数。字符串：Python中最常用的数据类型，由数字、字母、下划线等特殊符号组成的一串字符串。

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）。type()，dtype()，astype()的区别。

python 有6大数据类型，分别是：number：数值类型（就是数字，支持int\float\bool\complex类型）1，2，3，4，2E str：字符串类型（是有数字、字母、下划线组成的一串字符，用于对应显示当中的数据。