pandas的数据类型

pandas中常用的数据类型有以下几种：

1. Series：一维数组，类似于Python中的列表或数组。

2. DataFrame：二维表格，类似于Excel或SQL中的表格。

3. Panel：三维数组，比较少使用。

4. Timestamp：时间戳，表示某个具体的时间点。

5. Timedelta：时间差，表示两个时间之间的差值。

6. Categorical：分类数据类型，用于表示有限个数的离散数据。

7. Sparse：稀疏数据类型，用于表示大量缺失值的数据。

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。