用妙招优化Pandas数据类型操作，让数据分析更流畅！

2023-11-19 15:06:51

Pandas数据类型操作的妙用和优化实战技巧

大家好，我是Peter~ 这是Pandas系列的第8篇连载文章：Pandas数据类型操作。数据处理、分析等操作的首要操作是我们正确地设置了数据类型，笔者自己经常也会遇到事先没有处理好数据类型，而造成后面分析结果不正确的情况，所以合理的使用Pandas的数据类型，才能对数据做进一步的分析操作。

Pandas数据类型操作基础

在Pandas中，数据类型操作主要涉及以下几个方面：

数据类型转换：将一种数据类型转换为另一种数据类型。
数据类型检测：检查变量的数据类型。
数据类型强制转换：将变量强制转换为指定的数据类型。
数据类型缺失值处理：处理缺失值的数据类型。

Pandas数据类型操作优化技巧

在实际的数据分析过程中，我们可以通过以下技巧来优化Pandas数据类型操作：

使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以提高数据处理的效率和准确性。例如，对于整数数据，应使用int类型；对于浮点数数据，应使用float类型。
使用矢量化操作：矢量化操作可以提高数据处理的效率。例如，使用.apply()方法可以对整个数据框中的数据进行矢量化操作。
使用astype()方法：astype()方法可以将数据框中的数据类型转换为指定的数据类型。例如，可以使用astype(int)方法将数据框中的数据类型转换为int类型。
使用to_numeric()方法：to_numeric()方法可以将数据框中的字符串数据转换为数字数据。例如，可以使用to_numeric()方法将数据框中的字符串数据转换为int类型。
使用isnull()和notnull()方法：isnull()和notnull()方法可以检查数据框中的数据是否为缺失值。例如，可以使用isnull()方法检查数据框中的数据是否为缺失值，并使用notnull()方法检查数据框中的数据是否不为缺失值。

Pandas数据类型操作实战案例

下面我们通过一个实战案例来演示如何优化Pandas数据类型操作。

假设我们有一个数据框df，其中包含以下数据：

+---------+--------+------+
|   Name  |  Age   |  Job |
+---------+--------+------+
|  Alice  |  25    | NULL |
|  Bob    |  30    | NULL |
|  Carol  |  35    | NULL |
+---------+--------+------+

我们希望将数据框df中的数据类型优化如下：

+---------+--------+------+
|   Name  |  Age   |  Job |
+---------+--------+------+
|  Alice  |  25    | None |
|  Bob    |  30    | None |
|  Carol  |  35    | None |
+---------+--------+------+

我们可以使用以下代码来优化数据框df中的数据类型：

df['Age'] = df['Age'].astype(int)
df['Job'] = df['Job'].fillna('None')

优化后的数据框df如下所示：

+---------+--------+------+
|   Name  |  Age   |  Job |
+---------+--------+------+
|  Alice  |  25    | None |
|  Bob    |  30    | None |
|  Carol  |  35    | None |
+---------+--------+------+