深入探索 Pandas 数据类型：从 NumPy 到 Python 内置类型

Pandas 数据类型概述

Pandas 是一个强大的数据分析库，它提供了一系列的数据类型来存储和处理不同类型的数据。这些数据类型包括：

• NumPy 数据类型 ：Pandas 使用 NumPy 数组、Series 或 DataFrame 中某列的数据类型。NumPy 支持 float、int、bool、timedelta[ns]、datetime64[ns] 等数据类型。

• Series 数据类型 ：Series 是 Pandas 中的一维数据结构，它可以存储不同数据类型的数据。Series 的数据类型由其元素的数据类型决定。

• DataFrame 数据类型 ：DataFrame 是 Pandas 中的二维数据结构，它可以存储不同数据类型的数据。DataFrame 的数据类型由其列的数据类型决定。

• Python 内置类型 ：Pandas 还支持 Python 内置类型，如 str、list、dict 等。

NumPy 数据类型

NumPy 数据类型是 Pandas 数据类型的重要基础。NumPy 提供了以下数据类型：

• float ：浮点数，用于表示实数。

• int ：整数，用于表示整数。

• bool ：布尔值，用于表示真或假。

• timedelta[ns] ：时间差，用于表示两个时间点之间的时间差。

• datetime64[ns] ：日期时间，用于表示日期和时间。

Series 数据类型

Series 是 Pandas 中的一维数据结构，它可以存储不同数据类型的数据。Series 的数据类型由其元素的数据类型决定。例如，如果 Series 中的所有元素都是浮点数，那么 Series 的数据类型就是 float。

DataFrame 数据类型

DataFrame 是 Pandas 中的二维数据结构，它可以存储不同数据类型的数据。DataFrame 的数据类型由其列的数据类型决定。例如，如果 DataFrame 中的一列是浮点数，而另一列是字符串，那么 DataFrame 的数据类型就是 object。

Python 内置类型

Pandas 还支持 Python 内置类型，如 str、list、dict 等。Python 内置类型的数据类型由其值决定。例如，如果 Series 中的所有元素都是字符串，那么 Series 的数据类型就是 str。

数据类型转换

在 Pandas 中，您可以使用 astype() 方法将数据类型从一种转换为另一种。例如，以下代码将 Series 中的数据类型从 float 转换为 int：

import pandas as pd

series = pd.Series([1.2, 3.4, 5.6])

series = series.astype(int)

print(series)

输出：

0    1
1    3
2    5
dtype: int64

总结

Pandas 数据类型是 Pandas 中的重要概念，它决定了数据如何存储和处理。了解 Pandas 数据类型可以帮助您更好地理解和操作 Pandas 数据。