Pandas 是 Python 中用于数据分析的一个强大库。数据类型是数据处理的基础，本课程将详细介绍 Pandas 中常用的数据类型。

常用数据类型

  1. 数值类型 (Numeric Types)

    • int64: 整数类型
    • float64: 浮点数类型
    • bool: 布尔类型

  2. 对象类型 (Object Types)

    • 通常用于存储文本数据，如字符串

  3. 分类类型 (Categorical Types)

    • 用于存储重复值较多的分类数据，可以节省内存

  4. 时间序列类型 (Timestamp Types)

    • 用于存储日期和时间数据

实例

以下是一个 Pandas 数据框的示例，其中包含了不同类型的数据：

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出：

  Name  Age         City
0  Alice   25     New York
1    Bob   30  Los Angeles
2  Charlie   35      Chicago

扩展阅读

想了解更多关于 Pandas 数据类型的信息？请访问这里。

图片

  • DataFrame
  • Categorical
  • Timestamp