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python數據處理之Pandas類型轉換的實現_python

作者：B.Bz ? 更新時間： 2022-06-26 編程語言

轉換為字符串類型

tips['sex_str'] = tips['sex'].astype(str)

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轉換為數值類型

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轉為數值類型還可以使用to_numeric()函數

DataFrame每一列的數據類型必須相同，當有些數據中有缺失，但不是NaN時（如missing,null等），會使整列數據變成字符串類型而不是數值型，這個時候可以使用to_numeric處理

#創造包含'missing'為缺失值的數據
tips_sub_miss = tips.head(10)
tips_sub_miss.loc[[1,3,5,7],'total_bill'] = 'missing'
tips_sub_miss

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自動轉換為了字符串類型:

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使用astype轉換報錯：

tips_sub_miss['total_bill'].astype(float)

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使用to_numeric()函數：

直接使用to_numeric()函數還是會報錯，添加errors參數

errors可變參數：

  • ignore 遇到錯誤跳過 （只是跳過沒轉類型）
  • coerce 遇到不能轉的值強轉為NaN
pd.to_numeric(tips_sub_miss['total_bill'],errors='ignore')

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pd.to_numeric(tips_sub_miss['total_bill'],errors='coerce')

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to_numeric向下轉型:

downcast參數

  • integer 和 signed最小的有符號int dtype
  • float 最小的float dtype
  • unsigned 最小的無符號int dtype

downcast參數設置為float之后, total_bill的數據類型由float64變為float32

pd.to_numeric(tips_sub_miss['total_bill'],errors='coerce',downcast='float')

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分類數據（Category）

利用pd.Categorical()創建categorical數據，Categorical()常用三個參數

  • 參1 values，如果values中的值，不在categories參數中，會被NaN代替
  • 參2 categories，指定可能存在的類別數據
  • 參3 ordered, 是否指定順序
s = pd.Series(pd.Categorical(["a","b","c","d"],categories=['c','b','a']))

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分類數據排序會自動根據分類排序：

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ordered指定順序：

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from pandas.api.types import CategoricalDtype
# 創建一個分類  ordered  指定順序
cat = CategoricalDtype(categories=['B','D','A','C'],ordered=True)
# 指定series_cat1轉換類型為創建的分類類型
series_cat1 = series_cat.astype(cat)
print(series_cat.sort_values())
print(series_cat1.sort_values())

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數據類型小結

知識點 內容
Numpy的特點 1. Numpy是一個高效科學計算庫，Pandas的數據計算功能是對Numpy的封裝

2. ndarray是Numpy的基本數據結構，Pandas的Series和DataFrame好多函數和屬性都與ndarray一樣

3. Numpy的計算效率比原生Python效率高很多，并且支持并行計算
Pandas數據類型轉換 1. Pandas除了數值型的int 和 float類型外，還有object ，category，bool，datetime類型

2. 可以通過as_type 和 to_numeric 函數進行數據類型轉換
Pandas 分類數據類型 1. category類型，可以用來進行排序，并且可以自定義排序順序

2. CategoricalDtype可以用來定義順序

原文鏈接：https://blog.csdn.net/bjsyc123456/article/details/124437311

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