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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一、Pandas读取剪切板数据 import pandas as pd df = pd.read_clipboard() ''' 国家 受欢迎度 评分 向往度 0 中国 10 10.0 10.0 1 美国 6 5.8 7.0 2 日本 2 1.2 7.0 3 德国 8 6.8 6.0 4 英国 7 ...
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2021-09-15 17:11:00
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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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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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数据类型object与category比较 category数据类型 官方文档是这样描述的： Categoricals 是 pandas 的一种数据类型，对应着被统计的变量。 1.Categoricals 是由固定的且有限数量的变量组成的。比如：性别、社会阶层、血型、国籍、观察时段、赞美程度等等。
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2020-04-27 13:47:00
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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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原文:OverviewofPandasDataTypes作者:ChrisMoffitt链接:https://pbpython.com/pandas_dtypes.html译者:大邓当我们做数据分析时，确保自己使用的是正确的数据类型，这一点很重要。而在pandas中，一般情况下会根据我们导入的数据，自动分配最合适的数据类型。但是有时候pandas也会犯错，这时候我们就需要diy自定义数据类型。本文主
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2020-12-31 23:12:13
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1.函数：空值判断 1)判断数值是否为空用 pd.isna,pd.isnull,np.isnan2)判断字符串是否为空用 pd.isna,pd.isnull；3)判断时间是否为空用 pd.isna,pd.isnull,np.isnat 参数：obj：标量或数组 返回：布尔或布尔数组 说明： 1.NA
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2019-12-12 22:28:00
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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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Pandas中有一种特殊的数据类型叫做category。它表示的是一个类别，一般用在统计分类中，比如性别，血型，分类，级别等等。有点像java中的enum。今天给大家详细讲解一下category的用法。
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2021-07-09 14:41:26
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数据集: 代码: train=pd.read_csv('./1.csv') print(train.info()) 输出: id一列均为整数所以它的类型为int64 w一列均为字符所以它的类型为object e一列含有整数和字符类型为object f一列含有整数和浮点数类型为float k一列含有浮 ...
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2021-09-08 17:50:00
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简介 Pandas中有一种特殊的数据类型叫做category。它表示的是一个类别，一般用在统计分
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2022-09-19 16:43:50
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日常数据处理中，经常需要对一些数据进行类型转化以便于后续的处理，由于自己不太喜欢记住它们，所以每次不记得具体函数方法的时候都是搜索一下，感觉还是有点Fei时间。今天我们就整理一下常见的数据类型转化操作，然后收藏起来以备不时之需吧！目录：1. 加载数据时指定数据类型2. astype转换数据类型3. pd.to_xx转化数据类型3.1. pd.to_datetime转化为时间类型3.2. pd.to
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2021-12-28 16:12:47
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简介
Pandas中有一种特殊的数据类型叫做category。它表示的是一个类别，一般用在统计分类中，比如性别，血型，分类，级别等等。有点像java中的enum。
今天给大家详细讲解一下category的用法。
创建category
使用Series创建
在创建Series的同时添加dtype=”category”就可以创建好category了。category分为两部分，一部分是order，一部
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2021-06-28 15:39:05
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Series和DataFrame是Pandas里最常用的基本数据类型：1.创建Seriesimport pandas as pds1 = pd.Series([1,2,3,4,5])prin
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2022-09-14 21:17:20
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上一篇博客写了python的入门和简单流程控制，这次写python的数据类型和各种数据类型的内置方法。一、数据类型是什么鬼？计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器，因此，计算机程序理所当然地可以处理各种数值。但是，计算机能处理的远不止数值，还可以处理文本、图形、音频、视频、网页等各种各样的数据，不同的数据，需要定义不同的数据类型。二、整形和浮点型整形也就是整数类型(int)的，在python3中都
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2023-07-27 08:49:57
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