当利用pandas进行数据处理的时候，经常会遇到数据类型的问题，当拿到数据的时候，首先需要确定拿到的是正确类型的数据，一般通过数据类型的转化，这篇文章就介绍pandas里面的数据类型（data types也就是常用的dtyps），以及pandas与numpy之间的数据对应关系。 dataframe中
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2019-12-12 16:33:00
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在Python3以后，字符串和bytes类型彻底分开了。字符串是以字符为单位进行处理的，bytes类型是以字节为单位处理的。bytes数据类型在所有的操作和使用甚至内置方法上和字符串数据类型基本一样，也是不可变的序列对象。bytes对象只负责以二进制字节序列的形式记录所需记录的对象，至于该对象到底表示什么（比如到底是什么字符）则由相应的编码格式解码所决定。Python3中，bytes通常用于网络数
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2018-04-03 20:59:42
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bytes and bytearrayPython3引入两新类型 1. bytes:不可变的字节序列 2. bytearray:字节组,是可变的字符串与bytes 1. 字符串是字符组成的有序序列,字符可以使用编码来理解 2. bytes是字节组成的有序的不可变的序列 3. bytrarray是字节组成的有序的可变是序列编码与解码 1. 字符串按照不同的字符集编码,encode返回字节
一、Bytes类型 在Python3以后，字符串和bytes类型彻底分开了。字符串是以字符为单位进行处理的，bytes类型是以字节为单位处理的。 bytes数据类型在所有的操作和使用甚至内置方法上和字符串数据类型基本一样，也是不可变的序列对象。 bytes对象只负责以二进制字节序列的形式记录所需记录
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2018-12-12 15:49:00
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在进行数据分析时，确保使用正确的数据类型是很重要的，否则我们可能会得到意想不到的结果或甚至是错误结果。对于 pandas 来说，它会在许多情况下自动推断出数据类型尽管 pandas 已经自...
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2022-06-04 00:02:23
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目录一：Numpy的数据类型：1：ndarray： n维数组类型：2： pandas数据类型：二：数据类型转换：1： 转换成字符串对象：2：转换成数值类型：3:变量变成数值类型：三：分类数据：1：转换成category类型的数据：一：Numpy的数据类型：1：ndarray： n维数组类型：1： 使用ndarray进行数据的存储：2：ndarrayN维数组与python中多维数组的区别：1: 速度快。2：ndarray在内存中存储的是会开辟一段连续的空间，存储的是值，而python中的lis
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2021-07-30 14:03:51
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类型的数据：一：Numpy的数据类型：1：ndarray： n维数组类型：1： 使用ndarray进行数据的存储：2：ndarrayN维数组与python中多维数组的区别：1: 速度快。2：ndarray在内存中存储的是会开辟一段连续的空间，存储的是值，而python中的lis
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2022-02-28 14:12:52
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由于Python的字符串类型是str，在内存中以Unicode表示，一个字符对应若干个字节。如果要在网络上传输，或者保存到磁盘上，就需要把str变为以字节为单位的bytes。Python对bytes类型的数据用带b前缀的单引号或双引号表示：b1 = b'alex'print(b1,type(b1)b'alex' <class 'bytes'>要注意区分’ABC’和b’AB...
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2021-07-22 09:18:16
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5.数据类型的转换将一种数据类型转成另一种数据类型强制转换(程序员通过某些方法实现转换)隐式转换(计算机自动转换为其他数据类型)5.1强制转换成number类型Number() parseInt() parseFloat()5.1.1Number强制转换Number(要转换的数据):将数据转换为Number类型 如果转换不了则是返回NaN<script>
/*
pandas的Series的数据用于低维的，且数据烈性必须一致#string.ascii_uppercase 以A-J为索引生成Series数据类型t
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2023-02-02 10:13:45
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基本数据类型bytes数据类型Python 3最重要的新特性大概要算是对文本和二进制数据作了更为清晰的区分。文本总是Unicode，由str类型表示，二进制数据则由bytes类型表示。Python 3不会以任意隐式的方式混用str和bytes，正是这使得两者的区分特别清晰。你不能拼接字符串和字节包，也无法在字节包里搜索字符串（反之亦然），也不能将字符串传入参数为字节包的函数（反之亦然）。这是件好事
数据维度一维数据：列表[1, 3, 3, 4, 5, 6]集合{1, 3, 3, 4, 5, 6}二维数据：列表类型：[[1, 3, 3, 4, 5, 6],[1, 3, 3, 4, 5, 6]]高维数据：字典类型Series一维数组Series由一组数据与数据的索引组成的数据aa = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])0 1...
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2023-02-21 09:16:33
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ASCII 占一个字节，只支持英文GB2312 占2个字节，只支持6700+汉字GBK 是GB2312的升级版，支持21000+汉字Shift-JIS 日本字符编码ks_c-5601-1987 韩国字符编码TIS-620 泰国编码unicode 2-4个字节，兼容万国编码，对于汉字收录136690个，还在增加中...UTF-8 使用1,2,3,4个字节表示字符 关于unicode万国字符
使用dtype查看dataframe字段类型print df.dtypes 使用astype实现dataframe字段类型转换# -*- coding: UTF-8 -*-
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':'1'}, {'col1':'b', 'col2':'2'}])
print df.
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2023-06-26 13:56:49
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类型转换 由于Java是强类型语言，所以要进行有些运算的时候，需要用到类型转换 byte，short，char->int->long->float->double 小数的优先级大于整数 运算中，不同类型的数据先转化为同一类型，然后进行运算 public class Demo02 { public s ...
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2021-07-15 20:57:00
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C语言允许不同类型的数据混合运算，运算中可按照一定的自动规则或人为干预进行类型转换。分为：1.隐式类型转换 2.显式类型转换隐式类型转换隐式类型转换由编译系统自动进行，不需人为干预。自动转换顿寻三个基本规则。（1）如参加运算的变量类型不同，则先转换成同一个类型，然后进行运算。（2）“低级向高级转换”原则，如果运算中有几种不同类型的操
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2022-10-22 20:36:23
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