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]

相关问题

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。