Question

如何在熊猫中找到dtype的{{1}}而又不打印所有值（例如，如果您键入MultiIndex，就会发生这种情况）。我只想知道索引的名称及其类型。

例如：

df.index

这样做：

df = pd.DataFrame({"a": np.arange(100000), "b": np.arange(100000)[::-1]}, index=pd.MultiIndex.from_arrays([np.arange(100000), np.arange(100000)[::-1]], names=["i1", "i2"]))

对于较长的大尺寸df，实际打印需要一些时间。

Answer 1

使用get_level_values：

df.index.get_level_values(0).dtype
dtype('int64')

和

df.index.get_level_values(1).dtype
dtype('int64')

使用姓名

df.index.names
FrozenList(['i1', 'i2'])

Answer 2

熊猫 >= 1.3 [标准]

即将推出您附近的发行版，您MultiIndex.dtypes 将很快可用：

df.index.dtypes

i1    int64
i2    int64
dtype: object

对于旧版本，如果你的索引不是太大，可以先用to_frame转换成frame，然后查询dtypes：

df.index.to_frame().dtypes

i1    int64
i2    int64
dtype: object

Answer 3

基于@Scott Boston的出色回答，我编写了此函数，用于快速检查多级索引dfs所有级别的dtype，并认为我会分享：

def index_level_dtypes(df):
    return [f"{df.index.names[i]}: {df.index.get_level_values(n).dtype}"
            for i, n in enumerate(df.index.names)]

获取熊猫多索引的dtype

3 个答案:

熊猫 >= 1.3 [标准]