pandas 数据类型
时间: 2024-08-14 07:03:13 浏览: 61
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:
1. **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。
2. **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。
3. **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。
4. **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`。
5. **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。
相关问题
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]
查看pandas数据类型
在 Pandas 中,可以使用 `dtypes` 属性来查看数据的类型。 `dtypes` 属性返回一个包含每个列的数据类型的 Series。
以下是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Peter'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
# 查看数据类型
print(df.dtypes)
```
输出结果将会是:
```
Name object
Age int64
City object
dtype: object
```
这表示 `Name` 和 `City` 列的数据类型为对象(字符串),而 `Age` 列的数据类型为整数。
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