你的问题不是没有歧义，但你可能想合并dtypes，eq和all：

if df.dtypes.eq(object).all():
    # do something

另一种选择：

if df.select_dtypes(exclude='object').empty:
     # do something

可以使用.dtypes
下面是一个例子：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[5,2,3], 'B':['a','b','c']})

>>> df.dtypes

A     int64
B    object
dtype: object

如果要查找所有对象列名

>>> [k for k,v in dict(df.dtypes).items() if v == object]

['B']

使用DataFrame.select_dtypes：

#get all columns by dtypes == object
print (df.select_dtypes('object'))

#processing only object columns - here call describe
agg = df.select_dtypes('object').describe()

#default describe omit non numeric columns
describe = df.describe()

#joined together
out = pd.concat([describe,agg], axis=1)

或者：

out = df.apply(lambda x: x.describe())

data.info()或data.dtypes将给予列的总体统计信息。
如果需要在一个命令中显示每列的数据类型，请执行dict(data.dtypes)

for x in data.columns:
    if data[x].dtype == object:
        #do something