pandas 数据类型
时间: 2024-08-14 11:03:13 浏览: 164
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
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。
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