如何检查熊猫系列的数据类型？

• Z时代
• 2024-01-10
• 分类：综合

为了检查系列的数据类型，我们在 pandas 系列属性中有一个专用属性。“dtype”是一个 pandas 属性，用于验证 pandas Series 对象中的数据类型。

此属性将返回一个 dtype 对象，该对象表示给定系列的数据类型。

示例 1

# importing required packages
import pandas as pd
import numpy as np
# creating pandas Series object
series = pd.Series(np.random.rand(10))
print(series)
print("数据类型： ",series.dtype )

解释

在此示例中，我们使用 NumPy 随机模块初始化了一个 pandas 系列对象，该模块将创建一个具有随机值的系列。

让我们应用 pandas dtype 属性并验证系列的数据类型。

输出结果

0  0.017282
1  0.869889
2  0.255800
3  0.191797
4  0.188235
5  0.261895
6  0.016623
7  0.399498
8  0.642102
9  0.671073
dtype: float64
数据类型： float64

在这个输出块中，我们可以看到具有随机值的序列，以及 dtype 属性的输出。对于给定的系列对象 float64 是数据类型。

示例 2

import pandas as pd
s = pd.Series({97:'a', 98:'b', 99:'c', 100:'d', 101:'e', 102:'f'})
print(s)
print("数据类型： ",s.dtype )

解释

使用字符串数据创建另一个熊猫系列对象，这里我们使用 python 字典初始化了系列。这里的目标是检查系列的数据类型，因此将 dtype 属性应用于系列对象“s”。

输出结果

97   a
98   b
99   c
100  d
101  e
102  f
dtype: object
数据类型： object

对于给定的系列“s”，dtype 是一个对象数据类型，通常 pandas 用于以对象数据类型的形式表示字符串数据。

示例 3

import pandas as pd
# creating range sequence of dates
dates = pd.date_range('2021-06-01', periods=5, freq='D')
#creating pandas Series with date index
s = pd.Series(dates)
print (s)
print("数据类型： ",s.dtype )

解释

在以下示例中，系列是使用 pandas date_range 方法创建的，并应用 dtype 属性来验证数据类型。

输出结果

0  2021-06-01
1  2021-06-02
2  2021-06-03
3  2021-06-04
4  2021-06-05
dtype: datetime64[ns]
数据类型： datetime64[ns]

给定系列的数据类型是 datetime64[ns]。

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