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pandasデータ型


備考

dtypesはパンダに固有のものではありません。それらはnumpyと建築的に密接につながっているパンダの結果です。

列のdtypeは決して列に含まれるオブジェクトのpython型と相関する必要はありません。

ここには浮動小数点数を持つpd.Seriesがあります。 dtypeはfloatます。

次に、 astypeを使ってastypeに「キャスト」します。

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

dtypeは現在オブジェクトですが、リスト内のオブジェクトはまだ浮動です。論理的には、Pythonではすべてがオブジェクトであり、オブジェクトにアップキャストされていることが分かっています。

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

ここでは、フロートを文字列に「キャスト」します。

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

dtypeは現在オブジェクトですが、リスト内のエントリのタイプはstringです。これはnumpyが文字列を処理しないため、それらが単なるオブジェクトであり、懸念されないように動作するためです。

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

dtypesを信用しないでください、彼らはパンダの建築上の瑕疵の成果物です。必要に応じて指定しますが、列にdtypeが設定されているかどうかには依存しません。

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