Julia中DataFrames库是否有对应pandas的DataFrame.dtypes的功能？

当然有，Julia DataFrames 提供了多种方式获取列名与对应数据类型的映射，以下是几种常用方法：

• 使用 schema 函数（推荐）
  schema() 函数会返回包含列名和对应类型的 Schema 对象，将其转换为字典即可得到和 pandas dtypes 类似的结果：

  using DataFrames
  df = DataFrame(a=1:3, b=["x", "y", "z"], c=rand(3))
  
  # 获取Schema对象
  sch = schema(df)
  # 转换为列名-类型字典
  type_mapping = Dict(zip(sch.names, sch.types))
  

• 遍历列生成字典
  通过遍历列名并结合 eltype() 获取每列的类型，手动构建字典：

  type_mapping = Dict(colname => eltype(df[!, colname]) for colname in names(df))
  

• 通过带列名的列迭代器构建
  使用 eachcol(df, true) 获取带列名的列迭代器，直接生成字典：

  type_mapping = Dict(name => eltype(col) for (name, col) in eachcol(df, true))
  

以上方法都能实现和 pandas dtypes 等效的功能，返回列名到对应数据类型的映射字典。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2138149