pandas 记录 非数值

Pandas 可以轻松记录非数值数据，包括字符串、日期、布尔值和分类数据等。以下是一些示例：

1. 字符串数据

可以使用 Pandas 中的 Series 类型来存储字符串数据。例如：

import pandas as pd

s = pd.Series(['apple', 'banana', 'cherry'])
print(s)

输出：

0     apple
1    banana
2    cherry
dtype: object

2. 日期数据

Pandas 支持多种日期格式，并提供了一些方便的方法来处理日期数据。例如：

import pandas as pd

dates = pd.date_range('20210101', periods=3)
df = pd.DataFrame({'date': dates, 'value': [1, 2, 3]})
print(df)

输出：

        date  value
0 2021-01-01      1
1 2021-01-02      2
2 2021-01-03      3

3. 布尔值数据

Pandas 支持布尔值数据，并提供了一些方便的方法来处理布尔值数据。例如：

import pandas as pd

s = pd.Series([True, False, True])
print(s)

输出：

0     True
1    False
2     True
dtype: bool

4. 分类数据

Pandas 支持分类数据，并提供了一些方便的方法来处理分类数据。例如：

import pandas as pd

s = pd.Series(['cat', 'dog', 'cat'], dtype='category')
print(s)

输出：

0    cat
1    dog
2    cat
dtype: category
Categories (2, object): ['cat', 'dog']