获取熊猫多索引的 dtype

Question

如何在不打印出所有值的情况下在熊猫中找到dtypeaMultiIndex的值（df.index例如，如果您键入，就会发生这种情况）。我只想知道索引的名称及其类型。

前任：

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"]))

正在做：

df.index

实际打印需要一些时间，对于一个太长的大 df。

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')

对于名称使用：

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

Answer 2

熊猫 >= 1.3 [预计]

即将推出您附近的发行版，您MultiIndex.dtypes很快就可以：

df.index.dtypes

i1    int64
i2    int64
dtype: object 

对于旧版本，如果您的索引不太大，您可以先使用 转换为框架to_frame，然后查询 dtypes：

df.index.to_frame().dtypes

i1    int64
i2    int64
dtype: object

Answer 3

基于@Scott Boston 的精彩回答，我编写了这个函数来快速检查多索引 dfs 的所有级别的 dtypes，只是想分享一下：

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)]