要统计信息表中某一列的类型，可以使用 Pandas 库。下面是一种示例方法：1. 首先，导入 Pandas 库。```pythonimport pandas as pd```2. 读取信息表。```pythondata = pd.read_csv('file.csv')```这里假设信息表的文件名为 "file.csv"。3. 统计某一列的类型。```pythoncolumn_types = data['column_name'].dtypes```这里将 "column_name" 替换为要统计的列名。4. 输出统计结果。```pythonprint(column_types)```这将输出所选列的数据类型。在这个示例中，我们使用 Pandas 的 `read_csv` 函数来读取 CSV 文件，并使用 `dtypes` 属性获取列的类型。通过替换 `column_name`，你可以选择特定的列来统计类型。这个方法对于统计不同列的类型非常有用。需要注意的是，这个方法只能统计单个列的类型，如果你想统计整个信息表的所有列的类型，可以使用 `dtypes` 属性：```pythoncolumn_types = data.dtypes```这将输出整个信息表的列类型。
要统计信息表中某一列的类型，可以使用Python的pandas库。
首先，使用pandas的read_csv函数读取信息表，并将其存储为一个DataFrame对象。
然后，使用DataFrame的dtypes属性可以获取每一列的数据类型。通过对该属性进行统计，可以得到该列中不同类型的数量。
最后，可以使用value_counts()函数对不同类型进行计数，并得到统计结果。
复数数据类型，简称复数类型。
复数类型是 Python 的内置类型，直接书写即可。
复数由实部（real part）和虚部（imaginary part）构成，分别以一个浮点数表示。
在 Python 中，复数的虚部以小写字母j或者大写字母J作为后缀（虚数单位），
当然对于数字，Python的数字类型有int整型、long长整型、float浮点数、complex复数、以及布尔值(0和1)，这里只针对int整型进行介绍学习。
在Python2中，整数的大小是有限制的，即当数字超过一定的范围不再是int类型，而是long长整型，而在Python3中，无论整数的大小长度为多少，统称为整型int。
int ==> 整数. 主要⽤来进行数学运算
str ==> 字符串, 可以保存少量数据并进行相应的操作
list==> 存储大量数据.用[ ]表示
tuple=> 元组, 不可以发⽣改变用( )表示
dict==>字典,保存键值对,一样可以保存⼤量数据
set==> 集合, 保存⼤量数据. 不可以重复. 其实就是不保存value的dict
在python3中所有的整数都是int类型. 但在python2中如果数据量比较大. 会使用long类型.
整数可以进行的操作:
bit_length(). 计算整数在内存中占用的⼆进制码的长度