如何使用apply、map或applymap在pandas数据帧中找到每个行和列数据类型？

在pandas数据帧中，可以使用apply、map或applymap方法来找到每个行和列的数据类型。

apply方法：apply方法用于对数据帧中的行或列应用指定的函数。对于每个行或列，可以使用apply方法与内置的type函数结合来获取其数据类型。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4.5, 5.5, 6.5], 'C': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply方法获取每个列的数据类型
column_types = df.apply(lambda x: type(x[0]))

# 使用apply方法获取每个行的数据类型
row_types = df.apply(lambda x: type(x), axis=1)

map方法：map方法用于对数据帧中的列应用指定的函数。与apply方法不同，map方法只能应用于Series对象，因此需要对每个列进行迭代，并使用map方法与内置的type函数结合来获取其数据类型。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4.5, 5.5, 6.5], 'C': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用map方法获取每个列的数据类型
column_types = df.columns.to_series().map(lambda x: type(df[x][0]))

applymap方法：applymap方法用于对数据帧中的每个元素应用指定的函数。与apply方法和map方法不同，applymap方法可以直接应用于整个数据帧，因此可以使用applymap方法与内置的type函数结合来获取每个元素的数据类型。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4.5, 5.5, 6.5], 'C': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用applymap方法获取每个元素的数据类型
element_types = df.applymap(lambda x: type(x))

通过以上三种方法，我们可以在pandas数据帧中找到每个行和列的数据类型。使用apply、map或applymap方法结合内置的type函数，可以方便地获取数据类型信息。请注意，以上代码示例中没有提到具体的腾讯云产品，因为这些方法是pandas库的功能，与云计算品牌商无关。