pandas的数据类型
时间: 2023-10-28 14:42:31 浏览: 42
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
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数据类型转换
Pandas数据类型转换可以通过astype()方法实现,常见的数据类型转换包括:
1. 将字符串转换为数值型数据类型(int、float)
```python
df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)
```
2. 将数值型数据类型(int、float)转换为字符串
```python
df['column_name'] = df['column_name'].astype(str)
```
3. 将数值型数据类型(int、float)转换为布尔型(bool)
```python
df['column_name'] = df['column_name'].astype(bool)
```
4. 将布尔型(bool)转换为数值型数据类型(int)
```python
df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)
```
5. 将时间型数据类型(datetime)转换为字符串
```python
df['column_name'] = df['column_name'].astype(str)
```
6. 将字符串转换为时间型数据类型(datetime)
```python
df['column_name'] = pd.to_datetime(df['column_name'])
```