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

General domain of usage  
data analysis

列 `'Fare'` を見ると、数値が `-` 記号で区切られていることがあります。これは少し奇妙に見えます。通常は `.` を区切り文字として使用し、Python もドットで区切られた数値のみを認識します。この列の型を確認してみましょう。属性 `.dtypes` を使って確認できます。以下は、列 `'Age'` を例にしたものです。

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)

**解説：**

`.dtypes` 構文はシンプルで、列やデータセット全体に適用できます。今回の場合、型は **float64** です。

このコースには、将来のデータアナリストにとって有用な多くの関数が含まれています。さまざまなデータ抽出方法や条件設定について学びます。その後、データのグループ化手法に精通できます。また、データの前処理方法も学びます。各セクションには独自のデータセットが用意されているため、コースは魅力的な内容となっています。

このセクションでは、タイトルやインデックスによって特定の列を出力する方法を学びます。また、インデックスによって行を選択する方法についても理解を深めます。

ここでは、特定の条件を持つデータを抽出する方法を学びます。また、それらを組み合わせる方法や独自の条件を作成する方法も学びます。

このセクションでは、さまざまなデータ条件の設定に関する知識を拡張します。データが定義された値のリスト内にあるか、2つの値の間にあるかを確認する方法を学びます。また、最大値と最小値を見つける方法についても学びます。

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列タイプの確認