正确答案是：A: `df.info()`

### 专业分析

为了快速了解一个 `DataFrame` 对象 `df` 的基本信息，包括字段的数据类型、缺失数据情况以及不同数据类型的个数，通常使用以下方法：

- **A: `df.info()`**
- **功能**：提供关于 `DataFrame` 的非值概述，包括索引类型、列名、非空值计数，以及每个字段的数据类型。
- **输出信息**：
- 各列的名称。
- 每列的数据类型。
- 每列的非空值数量。
- 数据帧的内存使用情况。
- **优势**：非常适合初步探索性数据分析，帮助快速识别哪些字段有缺失数据，以及数据的基本类型分布。

- **B: `df.type()`**
- **状态**：不存在此方法。容易让人误以为是获取数据类型，但这个不是 `pandas` 的方法。

- **C: `df.describes()`**
- **功能**：实际上应为 `df.describe()`，用于生成描述性统计信息摘要，包括计数、均值、标准差、最小值、四分位数和最大值。
- **输出信息**：适用于数值数据，不包括缺失值和数据类型信息。

- **D: `df.head()`**
- **功能**：返回 `DataFrame` 的前几行（默认前五行），用于快速查看数据的示例。
- **输出信息**：没有提供数据类型或缺失值的信息。

基于以上分析，`df.info()` 是最合适的方法来快速查看字段的数据类型以及缺失情况和数据类型的个数。