Summary  
This chapter demonstrates how to inspect the data type of a DataFrame column using the `.dtypes` attribute.  

General domain of usage  
data analysis

Wenn Sie auf die Spalte `'Fare'` stoßen, sind die Zahlen hier mit dem `-` Zeichen getrennt. Das sieht seltsam aus, nicht wahr? Wir sind es gewohnt, `.` als Trennzeichen zu verwenden, und Python kann nur Zahlen verstehen, die mit Punkten getrennt sind. Lassen Sie uns den Typ dieser Spalte überprüfen. Sie können dies mit dem Attribut `.dtypes` tun. Schauen Sie sich das Beispiel mit der Spalte `'Age'` an.

import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic3.csv', index_col = 0)
print(data['Age'].dtypes)

**Erklärung:**

Die Syntax `.dtypes` ist einfach; Sie wenden sie einfach auf die Spalte oder auf das gesamte Datenset an. In unserem Fall ist der Typ **float64**.

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In diesem Abschnitt lernen Sie, wie Sie bestimmte Spalten anhand ihrer Titel oder Indizes ausgeben können. Außerdem werden Sie mit den Möglichkeiten vertraut gemacht, wie Sie Zeilen anhand von Indizes auswählen können.

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