Trishant Kweera:
集計のために、列名とそれに対応するデータ型を取得します。
コード:1. col_dtype=pd.DataFrame(customer_final.dtypes)
//最初のiは、列のデータ型2.しまったcol_name=pd.DataFrame(customer_final.columns)
私は、要約レポート3を表示させたいので、//それから、私は別に列名を得ました。pd.DataFrame(pd.concat([col_name,col_dtype],axis=1).values,columns=['columns','datatype'])
報告書は、このように生成されます。
![カラム名データ型10不在11税金12 total_amt 13 Store_type 14 prod_catのNaN 4 TRANSACTION_ID 5 CUST_ID 6 tran_date 7 prod_subcat_code 8 prod_cat_code 9数量の3 CITY_CODE 2ジェンダー1つのDOBの0 CUSTOMER_ID 15 prod_sub_cat_codeのInt64型31における物体30のInt64の29でのInt64 28内のInt64 25オブジェクト27の26のInt64のののfloat64 24のfloat64 23における物体22のInt64の20のInt64 21内のオブジェクトのオブジェクト19の18 17 16 prod_subcat物体33のInt64ののfloat64 32] 1
ダニエル・ゲフィン:
dtypes
あなただけのこの操作を行うことができますので属性は、インデックスとして列名を持つパンダシリーズを返します。
columns_summary_df = customer_final.dtypes.reset_index()
columns_summary_df.columns = ['columns', 'datatype']