对于 jupyter 中的以下 Pandas 代码，我正在尝试获取数据类型信息。 jupyter 中的 tab 为我提供了有两个属性的信息
它有 dtype 和 dtypes
import pandas as pd
new_list = [True,False]
new_pd = pd.Series(new_list)
new_pd
根据文档，两者都返回数据类型信息
两者的返回都是好的和有用的
问题是为什么有相同的重复属性。
在哪种情况下使用哪个或它不在乎任何人都可以使用？
最佳答案
在 pd.Series 对象中没有区别。但是，在 pd.DataFrame 对象中，您只有 dtypes ，它是具有每列数据类型的系列。
这样做的好处是，当你有一个系列时，你可以将它统一视为一个 NumPy 数组并使用 .dtype(这是每个 NumPy 数组中存在的属性)或作为数据框并使用 .dtypes(这是一个存在的属性)在所有 Pandas 对象中)。因此，原则上 NumPy 数组或数据帧的许多函数已经开箱即用。
关于python - pandas dtype 与 dtypes 有什么区别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/48883872/