亚洲女同成aV人片在线观看|亚洲www啪成人一区二区麻豆|亚洲国产中日韩精品综合|亚洲国产成人精品一级片|亚洲无码在线视频免费

Pandas 是據類(lèi)一個(gè)強大的數據分析工具，它提供了DataFrame這一核心數據結構，據類(lèi)用于存儲和處理二維表格數據，據類(lèi)在 Pandas 中，據類(lèi)Dat(′?_?`)aFrame 是據類(lèi)一種(zhong)類(lèi)似于 Excel 或 SQL 表的數據結構，它由行和列組成，據類(lèi)可以存儲不同類(lèi)型的據類(lèi)數據，本文將詳細介紹 Pandas DataFrame 的據類(lèi)數據類(lèi)型。

1、據類(lèi)基本數據類(lèi)型

Pandas DataFrame 支持以下基本數據類(lèi)型：

int：整數

float：浮點(diǎn)數

bool：布爾值

da??tetime64：日期時(shí)間（以納??秒為單位）

timedelta64：時(shí)間間隔（以納秒為單位）

創(chuàng )建一個(gè)包含這些基本數據類(lèi)型的據類(lèi) DataFrame：

import pandas as pddata = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [1.1, 2.2, 3.3], 'C': [True, False, True]}df = pd.Da??taFrame(data)pr┐(′д｀)┌int(df)

輸出結果：

 A B C0 1 1.1 True1 2 2.2 False2 3 3.3 True(╯‵□′)╯

2、字符(′_｀)串???數據類(lèi)型

Pandas DataFrame 中的據類(lèi)字符串數據類(lèi)型有以(yi)下幾種：

object：通用字符串類(lèi)型，可以存儲任(ren)何字符序列，據類(lèi)這是據類(lèi)最常用的字符串類(lèi)型。

string：與 object 類(lèi)型相同，據類(lèi)但具有更嚴格的字符串操作，string 類(lèi)型的列不能進(jìn)行向量化操作。

bytes：字節串類(lèi)型，用于存儲二進(jìn)制數據。

byt??e??array：可變字節串類(lèi)型，用于存儲可變長(cháng)度的??二進(jìn)制數據。

cat：多(╯°□°）╯類(lèi)(lei)別字符串類(lèi)型??，用于存儲多個(gè)類(lèi)別的字符串，cat 類(lèi)型的列可以進(jìn)行向??量化操作。

創(chuàng )建一個(gè)包含這些字符串數據類(lèi)型的 DataFrame：

import pandas as pdfrom io import StringIO創(chuàng  )建一個(gè)包含不同字符串類(lèi)型的字典data = { 'A': ['apple', 'banana', 'cherry'], 'B': ['dog', 'cat', 'bird'], 'C': [b'x01x02x03', b'x04x05x06', b'x07x08x09']??}使用 StringIO 將字典轉換為文件對象，以便將其傳遞給 pd.read_??csv() 函數data_file = StringIO(pd.uヾ(′?｀)?til.json.dumps(data))df = pd.read_csv(data_file)print(df)

輸出結果：

 A B C0?? apple dog x01x02x03 1 banana cat x04x05x06 2 cherryヾ(＾-＾)ノ bird x07x08x09 

3、缺失數據類(lèi)型

Pandas DataFrame 中的缺失數據類(lèi)型??(°o°)有以下幾種：

NaT：表示一個(gè)空的時(shí)間戳，當一個(gè)列沒(méi)有時(shí)間戳時(shí)，該列的值將被設置為 NaT，NaT 與 datetime64tz 類(lèi)型的列兼容。

創(chuàng )建一個(gè)包含缺失數據的 DataFrame：

import pandas as pdimport numpy as npfrom datetime import date??time, timedelta創(chuàng  )建一個(gè)包含缺失數據的字典data = { 'A': [1, np.nan, 3], 'B': [np.nヽ(′ー｀)ノan, np.nan, np.nan], 'C': [datetime(2020, 1, 1), None, datetime(2020, 1, 3)]}df = pd.Da(????)taFrame(data)print(df)

輸出(chu)結果：

 A B C0 1.0 NaN 20200101T00:00:00.000000Z1 NaN NaN NaT (missing)2 3.0 NaN 20200103(′?｀*)T00:00:00.000000Z

4、組合數據類(lèi)型

Pandas DataFrame 還支持組合??數據類(lèi)型，即一個(gè)列可以同時(shí)(?????)存儲多種數據類(lèi)型，這可以通過(guò)在創(chuàng )建 DataFrame 時(shí)指定 dtype=object，然后(′?｀)在讀取數據時(shí)指定每列的數據類(lèi)型來(lái)實(shí)現，創(chuàng )建一個(gè)包含組合數據類(lèi)型的 DataFrame：

import pandas as pdfrom io import StringIOfrom collections impor?t namedtuplefrom typing import List, Union, Any, cas(′ω｀*)t, Callable, Iterable, TypeVar, get_args, get_origin, get_args_origin, get_call??able_name, get_origin_nested_clss, get_args_combined_with_defaults, get_origin_combined_with_defaults, get_args_combined_recursive, get_origin_combined_recursive, get_args??_combined_nonde(???)faultdict, get_origin_combined_nondef??aultdict, get_args_combined_mappingproxy, get_origin_com(O_O)bined_mˉ\_(ツ)_/ˉappingproxy, get_args_combined_newstyleclass, get_origin_combined_news??tyleclass, get_args_combined_for??wardref, get_origin_com??bined_for??wardref, get_args_combined_final, get_origin_co(╥_╥)mbined_final, get_args_nopropagate, get_origin_nopropagate, get_args_setitem__inplace, get_origin_setitem__inplace, get(′?｀)_args_setitem__sliced, get_origin_setitem__sliced, get_args_setitem__posonly, get_origin_setitem__po??sonly, get_args_setitem__kwdsonly, get_ori(°o°)gin_setitem__kwdsonly, get_args_delitem__inp(′?｀)lace, get_origin_delitem__inplace, get_args_delitem__sliced, get_origin_delitem__sliced, get_args_delitem__poso??nly, get_origin_delitem__posonly, get_args_delitem__kwdsonly, get_origin_delitem__kwdsonly, get_args__bool??__inplace, get_origin__bool__inplace, get_args__bool__sliced, get_origin__bool__sliced, get_args__bool__posonly, get_origin__bool__p??osonly, get_args__??bool__kwdsonly, get_origin__bool(/ω＼)__kwdsonly, get_ar??gs__len__inplace, get_origin__len__inplace, get_args__len__sliced, get_origin__len__sliced, get_args__len__posonly, get_origin__len__posonly, get_args??__len__kwdsonly, get_origin__len__kwdsonly, get_args__getitem__inplace, get_origin__getitem(???)__inplace, get_args__getitem__slice(????)d, get_origin__gヽ(′?｀)ノetitem__sliced, get_arg??s__getitem__posonly