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
原创
2021-07-30 14:03:51
1570阅读
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
原创
2022-02-28 14:12:52
309阅读
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 ...
转载
2021-09-15 17:11:00
527阅读
2评论
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
原创
2023-02-02 10:13:45
94阅读
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...
原创
2023-02-21 09:16:33
97阅读
数据库的数据库索引对程序员来说是透明的，意味着数据库建立索引之前和之后，你的SQL语句都可以正常运行，索引的运用只是数据库引擎工作时候的优化手段。但是，这不是意味着数据库索引仅仅是数据库设计和运维者的事情，对于一个程序员如果对数据库已有的索引有所了解，还是可以大大优化程序员数据库的查询和修改语句执行效率的，以免你的低效查询语句称为拖累整个系统性能的Black Sheep。 本文对MySQL数据
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。
转载
2020-04-27 13:47:00
1055阅读
2评论
Mysql索引数据类型：HASH，BTREE，RTREE。那么，这几种索引有什么功能和性能上的不同呢？HASHHash这个词，可以说，自打我们开始码的那一天起，就开始不停地见到和使用到了。其实，hash就是一种（key=>value）形式的键值对，如数学中的函数映射，允许多个key对应相同的value，但不允许一个key对应多个value。正是由于这个特性，hash很适合做索引，为某一列或几
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...
转载
2022-06-04 00:02:23
978阅读
点赞
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
原创
2020-12-31 23:12:13
448阅读
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
转载
2019-12-12 22:28:00
2756阅读
2评论
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
转载
2019-12-12 16:33:00
700阅读
2评论
mysql数据库支持的数据类型1.数值类型：MySQL支持所有标准SQL中的数值类型，其中包括严格数值类型（INTEGER、SMALLINT（短整型）、DECIMAL（十进制）和NUMERIC（数值）），以及近似数值类型（FLOAT、REAL（实数）和DOUBLE PRECISION），并在此基础上做了扩展，扩展后增加了TINYINT、MEDIUMINT和BIGINT这3种长度不同的整型，并增加了
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 ...
转载
2021-09-08 17:50:00
5334阅读
2评论
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
原创
2022-09-19 16:43:50
212阅读
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。
原创
2021-07-09 14:41:26
449阅读
```mermaid
graph LR
A[开始] --> B(导入相关库)
B --> C(读取数据)
C --> D(查看数据类型)
D --> E(查看行索引的数据类型)
E --> F(结束)
```
## 1. 导入相关库
首先，我们需要导入一些必要的库来处理数据和进行数据类型的操作。在Python中，我们可以使用pandas库来读取和处理数据，使用numpy库来进行数据类型操作。首先
原创
2023-08-21 05:41:08
77阅读
