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

python读取Excel数据并转化为pandas数据类型的方法是什么？

你可以使用pandas库中的read_excel()函数来读取Excel数据并转化为pandas数据类型。示例代码如下：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('filename.xlsx')

其中，'filename.xlsx'是你要读取的Excel文件名，df是读取后的pandas数据类型。

pandas修改数据类型

好的，您可以通过 pandas.Series.astype() 或者 pandas.DataFrame.astype() 方法来修改数据类型。如果需要同时修改多列的数据类型，可以使用 pandas.DataFrame.astype() 方法并传入一个字典参数，其中键表示需要修改的列名，值表示需要修改的数据类型。