在pandas中，DataFrame.values属性返回一个NumPy数组对象，该数组表示DataFrame的原始数据。这个数组是二维的，每一行对应于DataFrame的一行（索引），每一列则对应于DataFrame的一个变量（列）。因为NumPy数组可以存储各种类型的数据，所以values属性的类型取决于DataFrame中的数据。
例如，如果DataFrame包含整数和浮点数，那么values将是一个混合类型的NumPy数组，其中可能包括numpy.int64和numpy.float64等类型。如果你已经知道你的数据只包含一种类型（比如都是字符串或者都是浮点数），你可以使用astype()函数将整个values转换为所需的特定类型。
要获取值的特定数据类型，你可以使用.dtype属性来查看：
python代码：
这将会显示存储在values数组中的数据类型。注意，对于多类型的数据集，NumPy会向上提升
到可以容纳所有类型的最大类型。例如，如果有整数和浮点数，类型将是float64。如果有布尔值和整数，类型可能是int64，因为布尔值会被视为小整数。
为了检查每列的具体数据类型，你还可以使用DataFrame的dtypes属性：
python代码：
这将会输出每个列的数据类型。
numpy是什么数据类型

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