如何用Python的Pandas显示列名、数据类型及列统计信息？

DevOps 小满

2026-8-20

Pandas查看列信息与统计指标的方法

一、查看列名与对应数据类型

这里有两种常用方法，按需选择：

简洁查看：用df.dtypes，直接返回列名和对应数据类型的Series，输出干净直观，适合快速扫一遍列的类型。
代码示例：

import pandas as pd
# 先加载你的数据到DataFrame
df = pd.read_csv("your_dataset.csv")
print(df.dtypes)

输出示例：

employee_id    int64
department     object
hire_date      datetime64[ns]
dtype: object

详细概览：用df.info()，除了数据类型，还会显示每列的非空值数量、内存占用等细节，适合做数据初步探查。
代码示例：
```
df.info()
```

二、获取指定列的统计信息（以employee_id为例）

要输出你给出的那种格式，直接提取目标列后调用对应的统计方法就行：

# 提取目标列
emp_id_col = df["employee_id"]

# 计算各项指标
data_type = emp_id_col.dtype
value_range = f"{emp_id_col.min()} - {emp_id_col.max()}"
mean_val = round(emp_id_col.mean(), 2)
std_val = round(emp_id_col.std(), 2)
median_val = round(emp_id_col.median(), 2)

# 按要求格式输出
print(f"{emp_id_col.name}: {data_type}")
print(f"Range: {value_range}")
print(f"Mean: {mean_val}")
print(f"Standard deviation: {std_val}")
print(f"Median: {median_val}")

输出效果和你给的示例一致：