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pandasDatentypen


Bemerkungen

dtypes sind nicht Pandabären. Sie sind ein Ergebnis der Pandas, die eng mit Numpy verbunden sind.

Der D-Typ einer Spalte muss in keiner Weise mit dem Python-Typ des in der Spalte enthaltenen Objekts korrelieren.

Hier haben wir eine pd.Series mit Schwimmern. Der Typ wird float .

Dann verwenden wir einen astype , um es in ein Objekt astype .

pd.Series([1.,2.,3.,4.,5.]).astype(object)
0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: object

Der dtype ist jetzt object, aber die Objekte in der Liste sind immer noch float. Logisch, wenn Sie wissen, dass in Python alles ein Objekt ist und auf Objekt hochgefahren werden kann.

type(pd.Series([1.,2.,3.,4.,5.]).astype(object)[0])
float

Hier versuchen wir, die Schwimmer zu Saiten zu "gießen".

pd.Series([1.,2.,3.,4.,5.]).astype(str)
0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    4.0
4    5.0
dtype: object

Der dtype ist jetzt object, aber der Typ der Einträge in der Liste ist string. Dies ist darauf zurückzuführen, dass sich numpy nicht mit Strings befasst und sich so numpy , als ob es sich nur um Objekte numpy die nichts numpy .

type(pd.Series([1.,2.,3.,4.,5.]).astype(str)[0])
str

Vertrauen Sie nicht D-Typen, sie sind ein Artefakt eines architektonischen Fehlers in Pandas. Geben Sie sie an, wie Sie müssen, aber verlassen Sie sich nicht darauf, welcher Datentyp für eine Spalte festgelegt ist.

Datentypen Verwandte Beispiele