熊猫中如何自动转换成最佳数据类型？
先决条件:T2】熊猫
默认情况下，熊猫的数据类型是 int、float 和 objects。当我们在 pandas 中加载或创建任何系列或数据框时，pandas 默认情况下会为列和系列分配必要的数据类型。
我们将使用 pandas convert _ dtypes()函数自动将默认分配的数据类型转换为最佳数据类型。使用 convert _ dtypes()有一个很大的好处——它支持缺失值 pd 的新类型。NA 和 NaN 一起。熊猫 1.1.4 版本支持。
语法:
对于系列:
series_name.convert_dtypes()
对于数据帧:
dataframe_name.convert_dtypes().dtypes
下面是系列和数据帧的实现:
转换序列的数据类型:
- 导入模块
- 创建系列
- 现在使用 convert_dtypes()函数自动转换数据类型
示例:
Python 3
# importing packages
import pandas as pd
# creating a series
s = pd.Series(['Geeks', 'for', 'Geeks'])
# printing the series
print("SERIES")
print(s)
print()
# using convert_dtypes() function
print("AFTER DATATYPE CONVERSION")
print(s.convert_dtypes())
输出:
转换数据帧的数据类型:
- 导入模块
- 创建数据框
- 检查数据类型
- 使用 convert _ dtypes()转换数据类型。数据类型功能
列的数据类型会相应更改。但是 dataframe 的数据类型仍然是 object，因为它包含多个列，每个列都有不同的数据类型。
示例:
Python 3
import pandas as pd
import numpy as np
# creating a dataframe
df = pd.DataFrame({"Roll_No.": ([1, 2, 3]),
"Name": ["Raj", "Ritu", "Rohan"],
"Result": ["Pass", "Fail", np.nan],
"Promoted": [True, False, np.nan],
"Marks": [90.33, 30.6, np.nan]})
# printing the dataframe
print("PRINTING DATAFRAME")
display(df)
# checking datatype
print()
print("PRINTING DATATYPE")
print(df.dtypes)
# converting datatype
print()
print("AFTER CONVERTING DATATYPE")
print(df.convert_dtypes().dtypes)
输出:
通过系列创建数据框并指定数据类型:
- 导入模块
- 通过系列创建数据框，并指定数据类型
- 检查数据类型
- 使用 convert _ dtypes()进行转换。数据类型功能
示例:
Python 3
import pandas as pd
import numpy as np
# Creating the Data frame through series
# and specifying datatype along with it
df = pd.DataFrame({"Column_1": pd.Series([1, 2, 3], dtype=np.dtype("int32")),
# Column_1 datatype is int32
"Column_2": pd.Series(["Apple", "Ball", "Cat"],
dtype=np.dtype("object")),
# Column_2 datatype is 0
"Column_3": pd.Series([True, False, np.nan],
dtype=np.dtype("object")),
# Column_3 datatype is 0
"Column_4": pd.Series([10, np.nan, 20],
dtype=np.dtype("float")),
# Column_4 datatype is float
"Column_5": pd.Series([np.nan, 100.5, 200],
dtype=np.dtype("float"))})
# Column_5 datatype is float
# printing dataframe
print("PRINTING DATAFRAME")
display(df)
# checking datatype
print()
print("CHECKING DATATYPE")
print(df.dtypes)
# convert datatype
print()
print("AFTER DATATYPE CONVERSION")
print(df.convert_dtypes().dtypes)
输出:
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