pandas数据类型
Pandas的数据类型包括NumPy数组、Series和DataFrame中某列的数据类型。NumPy支持的数据类型有float、int、bool、timedelta[ns]和datetime64[ns],但不支持带时区信息的datetime。Pandas扩展了NumPy类型系统,使用object类型存储字符串数据。然而,尽量避免使用object类型存储数据。DataFrame的dtypes属性可以方便地返回每列的数据类型,而Series的dtype属性可以查看单列的数据类型。当Pandas对象的单列中含有多种类型的数据时,该列的数据类型通常为object,适配于各类数据。DataFrame.dtypes.value_counts()可以统计DataFrame中不同数据类型的列数。在DataFrame中,多种数值型数据类型可以共存,如果只传递一种数据类型,不论是通过dtype关键字直接传递,还是通过ndarray或Series传递,都会保存至DataFrame操作。不同数值型数据类型不会混合。[1] Pandas的数据类型与Numpy类似,很多功能都依赖于Numpy的ndarray实现。[3]
pandas 数据类型
Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库,它提供了高效的数据结构,如Series(一维数组类似)和DataFrame(二维表格)。Pandas中的数据类型主要分为以下几个类别:
数值类型:
int64
和float64
:整数和浮点数,分别对应Python的int和float。bool_
:布尔值,True或False。datetime64
和timedelta64
:日期和时间差,支持精确到纳秒。
分类类型:
category
:类似于枚举,但比简单字符串更高效,因为它在内存中存储了唯一值的索引。
字符串类型:
object
:默认的通用字符串类型,可以包含不同类型的混合内容。
复合类型:
mixed
或complex
:当一个列中有不同类型的数据时,Pandas会自动将其视为object
。
缺失值:
NaT
:专用于日期时间类型的缺失值。NaN
或None
:数值型的缺失值。
了解每个数据类型有助于正确地存储、转换和操作数据。例如,如果你知道一个变量应为日期类型,而不是让Pandas默认为object
,你可以确保性能和数据一致性。
Pandas数据类型转换
在Pandas库中,数据类型转换是非常重要的,因为不同类型的数据适合不同的分析任务。Pandas提供了一些内置方法来进行数据类型的转换:
数值型转换:例如,
pd.to_numeric()
用于尝试将列转换为数字类型,如果遇到无法转换为数字的值则会返回NaN。比如:df['col'] = pd.to_numeric(df['col'], errors='coerce')
分类/字符串转换:
astype('category')
用于将一列转换为类别类型,而astype(str)
则是将所有内容转换为字符串:df['col'] = df['col'].astype('category')
日期时间转换:
pd.to_datetime()
用于从各种格式的字符串或序列创建日期时间对象:df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])
缺失值处理:
fillna()
、dropna()
等可以帮助填充或删除含有缺失值的行或列。
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