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

General domain of usage  
data analysis

Якщо ви натрапите на стовпець `'Fare'`, числа тут розділені знаком `-`. Це виглядає дивно, чи не так? Зазвичай використовується `.` як роздільник, і Python розпізнає числа лише з крапкою. Перевіримо тип цього стовпця. Це можна зробити за допомогою атрибута `.dtypes`. Розгляньте приклад зі стовпцем `'Age'`.

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)

**Пояснення:**

Синтаксис `.dtypes` простий; його застосовують до стовпця або до всього набору даних. У нашому випадку тип — **float64**.

Цей курс містить багато корисних функцій для майбутнього аналітика даних. Ви ознайомитеся з різними способами вилучення даних та встановлення умов для них. Після цього ви будете знайомі з методами групування даних. Також ви дізнаєтеся, як здійснювати попередню обробку даних. Кожен розділ має власний набір даних, що робить курс захоплюючим.

У цьому розділі ви дізнаєтеся, як виводити конкретні стовпці за їхніми назвами або індексами. Також ви ознайомитеся зі способами вибору рядків за індексами.

Тут ви дізнаєтеся, як витягувати дані за певними умовами. Також ви ознайомитеся з методами їх комбінування та створення власних умов.

У цьому розділі ви поглибите знання щодо встановлення різних умов для даних. Ви дізнаєтеся, як перевіряти, чи належать ваші дані до визначеного списку значень або знаходяться між двома значеннями. Ви також навчитеся знаходити найбільші та найменші значення.

Цей розділ є одним із найцікавіших у курсі. Тут ви дізнаєтеся, як групувати дані різними способами. Це допоможе вам працювати як аналітик даних для отримання інформації про окремі групи даних.

Цей розділ є одним із найважливіших для аналітика даних, оскільки якщо дані містять пропущені значення або неправильний формат, працювати з ними буде неможливо. Тут ви дізнаєтесь, як обробляти такі некоректні значення.

Перевірка Типу Стовпця