pandas规定列数据类型

Pandas库中的DataFrame是一种二维表格型的数据结构，它允许用户给列指定各种数据类型。Pandas支持的主要数据类型有：

1. **数值类型**：包括整数(int)、浮点数(float)、长整型(Long Integer)以及科学计数法表示的大数(np.longdouble)等。

2. **字符串类型** (str)：用于文本数据，可以直接保存文本信息。

3. **日期和时间类型**：如pd.DatetimeIndex用于日期时间数据，可以处理datetime、Timedelta等。

4. **类别类型** (categorical)：类似于枚举，主要用于标记数据，节省存储空间。

5. **布尔类型** (bool)：用于True/False值。

6. **缺失值** (NaT)：pandas专门的缺失值标识符。

7. **对象类型** (object)：默认类型，可以包含不同类型的数据。

为了设置或确认列的数据类型，你可以使用`astype()`函数，例如：

df['column_name'] = df['column_name'].astype(data_type)

相关问题

-需开发程序，根据卷包车间每班各牌号卷烟产量、烟丝入柜时间、周末停产等条件，自动测算当前储柜内的烟丝使用完的时间，并与规定的烟丝储存时间对比。对烟丝储存时间超过规定的可能性进行预警提示。 1、利用现有数据开发一个程序功能和显示界面，预测和展示储丝柜内的烟丝使用进度和预计使用完的时间，对理论上存在储存超时风险的烟丝分阶段发出报警信息，以便于相关部门及时采取相应的措施。 2、具有停产烟丝存储时间测算功能：可以通过人工输入的停产时间，测算在当前生产进度下，双休或单休后，储柜内烟丝的超时情况。编写代码

以下是一个可能的程序代码示例，仅供参考：

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

# 数据采集和处理
data_df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取原始数据
data_df.dropna(inplace=True)  # 去除缺失值
data_df['datetime'] = pd.to_datetime(data_df['datetime'])  # 将时间列转换为datetime类型
data_df.set_index('datetime', inplace=True)  # 将时间列设置为索引

# 时间预测和报警提示
for brand in data_df['brand'].unique():
    brand_df = data_df[data_df['brand'] == brand]
    production_rate = brand_df['production'].mean()  # 计算平均生产速率
    usage_rate = brand_df.resample('H')['usage'].sum().diff().mean()  # 计算平均使用速率
    time_left = brand_df['usage'].iloc[-1] / usage_rate  # 计算剩余时间
    expire_time = brand_df['datetime'].iloc[-1] + timedelta(hours=time_left)  # 计算预计使用完的时间
    storage_time = brand_df['storage_time'].iloc[0]  # 获取规定的储存时间
    if expire_time > storage_time:
        print(f'Warning: {brand} is at risk of expiring soon!')  # 发送报警信息

# 显示界面和交互功能
stop_time = input('Enter stop time (yyyy-mm-dd HH:MM:SS): ')  # 获取停产时间
stop_time = datetime.strptime(stop_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
for brand in data_df['brand'].unique():
    brand_df = data_df[data_df['brand'] == brand]
    production_rate = brand_df['production'].mean()  # 计算平均生产速率
    usage_rate = brand_df.resample('H')['usage'].sum().diff().mean()  # 计算平均使用速率
    time_left = brand_df['usage'].iloc[-1] / usage_rate  # 计算剩余时间
    if stop_time > brand_df['datetime'].iloc[-1]:
        time_left += (stop_time - brand_df['datetime'].iloc[-1]).total_seconds() / 3600 * production_rate  # 加上停产时间对剩余时间的影响
    expire_time = brand_df['datetime'].iloc[-1] + timedelta(hours=time_left)  # 计算预计使用完的时间
    storage_time = brand_df['storage_time'].iloc[0]  # 获取规定的储存时间
    if expire_time > storage_time:
        print(f'{brand}: {expire_time - storage_time} hours overtime!')  # 显示超时情况
    else:
        print(f'{brand}: {expire_time - datetime.now()} left')  # 显示剩余时间

需要注意的是，上述代码仅为示例代码，实际开发过程中需要根据具体需求和数据格式进行修改。同时，程序中还需要加入异常处理、日志记录等功能，以提高程序的健壮性和可维护性。

用python按照《关于印发中小企业划型标准规定的通知》（工信部联企业〔2011〕300号）来筛选excel中的大中小企业

要使用Python根据《关于印发中小企业划型标准规定的通知》（工信部联企业〔2011〕300号）来筛选Excel中的大中小企业，你需要完成以下几个步骤：

1. 了解具体的划分标准：首先，你需要清楚地了解中小企业以及大型企业的划分标准，这通常包括员工数量、年营业额、资产总额等因素。不同的行业可能有不同的标准。

2. 准备数据：确保你的Excel文件格式正确，包含了所有相关的财务和人员数据。例如，可能会有列包含员工人数、年营业额、资产总额等信息。

3. 使用Python读取Excel文件：可以使用`pandas`库来读取Excel文件。`pandas`是一个强大的数据处理和分析库，它提供了`read_excel`函数，可以方便地读取Excel文件。

4. 根据标准筛选企业：使用`pandas`提供的筛选功能，根据上述提到的划分标准，对数据进行筛选。这可能涉及到使用条件语句来判断哪些行数据代表的是大型企业，哪些是中小企业。

5. 输出结果：将筛选后的数据存储或输出到新的Excel文件中，以便进一步分析或其他用途。

下面是一个简化的代码示例，仅供参考：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('path_to_your_excel_file.xlsx')

# 定义划分标准的函数
def classify_company(row):
    # 这里假设已经有了根据工信部标准的划分函数
    # 例如：
    # if row['员工数量'] >= ... and row['年营业额'] >= ...:
    #     return '大型企业'
    # else:
    #     return '中小企业'
    pass

# 应用划分标准的函数到每一行，并创建新列存储结果
df['企业类型'] = df.apply(classify_company, axis=1)

# 筛选出大型企业和中小企业的数据
large_companies = df[df['企业类型'] == '大型企业']
small_and_medium_companies = df[df['企业类型'] == '中小企业']

# 输出结果到新的Excel文件
large_companies.to_excel('large_companies.xlsx', index=False)
small_and_medium_companies.to_excel('small_and_medium_companies.xlsx', index=False)

在实现上述功能时，请确保你有完整的标准文件，并且正确地将这些标准转换成可编程的逻辑。