一般我们拿到一个数据，会先看一下这个数据有多少行多少列，各个字段是什么，数据格式类型是什么。在开始讲数据格式前，需要先梳理一下各个数据类型。我们常使用的库一般是numpy和pandas，Numpy下的核心是数组（array，ndarray）,Pandas下的核心是数据框（Series，DataFrame）
先随机创一点数据用来测试
import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.random.randint(5,10,size=(10,2)),columns=['a','b']) Array=np.random.randint(5,10,size=(10,2)) #假设我们不知道df和Array是什么数据类型 查看现有的数据是数据框类型还是数组矩阵类型
语法：type(XXX)，适用于tuple/list/array/ndarray/Series/Dataframe
print(type(df)) #输出 class 'pandas.core.frame.DataFrame'这是DataFrame类型的数据 print(type(Array)) #输出class 'numpy.ndarray'这是多维数组 print(type(tuple(Array))) #输出'tuple'这是元组 print(type(list(df['a']))) #输出'class list'这是一个list类型 查看数据格式是字符串还是数字格式
这里需要区分一下Numpy和Pandas的查看方式略有不同，一个是dtype,一个是dtypes
print(Array.dtype) #输出int64 print(df.dtypes) #输出Df下所有列的数据格式 a:int64,b:int64 还有关于字典和List的方法还未探索出来，有知道的欢迎解答！
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