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pandasTipos de datos


Observaciones

Los tipos no son nativos de los pandas. Son el resultado de pandas cerca del acoplamiento arquitectónico para adormecer.

el dtype de una columna no tiene que correlacionarse de ninguna manera con el tipo python del objeto contenido en la columna.

Aquí tenemos un pd.Series . pd.Series con flotadores. El dtype será float .

Luego usamos astype para " astype " a objeto.

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

El dtype ahora es objeto, pero los objetos en la lista todavía son flotantes. Lógico si sabes que en Python, todo es un objeto, y se puede actualizar al objeto.

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

Aquí intentamos "echar" las carrozas a las cuerdas.

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

El dtype ahora es objeto, pero el tipo de las entradas en la lista es cadena. Esto se debe a que numpy no se ocupa de las cadenas y, por lo tanto, actúa como si solo fueran objetos y no preocupa.

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

No confíe en los tipos, son un artefacto de un defecto arquitectónico en los pandas. Especifíquelos como debe, pero no confíe en el tipo de dtype establecido en una columna.

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