Python pandas 中有哪些文本数据类型？

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

有两种方法可以在 python pandas 中存储文本数据（适用于 1.0.0. 至最新版本 1.2.4）。在这一点上，我们可以说 Pandas 文本数据有两种数据类型，即 object 和 StringDtype。

在旧版本的pandas (1.0) 中，只有object dtype 可用，在新版本的pandas 中建议使用StringDtype 来存储所有文本数据。为了克服使用 objects dtype 的一些缺点，在 pandas 1.0 版本中引入了这个 StringDtype。尽管如此，我们仍然可以将 object 和 StringDtype 用于文本数据。

让我们举个例子，其中使用文本数据创建一个 DataFrame 并查看 Pandas 文本数据中的输出默认 dtype。

对象数据类型

使用文本数据创建一个 Pandas DataFrame 并验证数据的 dtype。

示例

dict_ = {'A':['a','Aa'],'B':['b','Bb']} # 声明字典
df = pd.DataFrame(dict_) # 使用字典创建数据帧
print(df['A']) # 打印 A 列值
print() # 在每个输出之间留出空间
print(df['B']) # Printing column B values

解释

在上面的代码中，使用字符串数据创建了一个字典并将其分配给 dict_ 变量，通过使用这个 dict_ 我们创建了一个 Pandas DataFrame。这个 DataFrame 有 2 列和 2 行，这个 DataFrame 中存在的总数据是字符串数据。

从上面代码的最后 3 行显示每一列数据，在该输出中，我们可以看到数据的 dtype。让我们验证下面的输出。

输出结果

0     a
1    Aa
Name: A, dtype: object
0      b
1     Bb
Name: B, dtype: object

上面的输出代表了我们的 DataFrame 中每个 A 列和 B 列的值，由行空间分隔。在这里我们可以看到默认情况下代表对象的每列的 dtype。要定义 StringDtype，我们需要明确说明它。

字符串数据类型

要定义 String dtype，我们可以使用 dtype 参数并分配字符串或 StringDtype 参数。让我们看看下面的一些例子。

示例

list_ = ['python','sample', 'string']
ds = pd.Series(list_, dtype='string')
print(ds)

解释

在这里，我们通过使用带有字符串列表的 pandas series 方法来定义一个 pandas Series。我们将字符串参数传递给 Parameter dtype，它将默认对象 dtype 更改为字符串。

输出结果

0     python
1     sample
2     string
dtype: string

上面的块是系列数据的输出，这里数据的dtype是一个字符串。我们还可以使用将 dtype 定义为字符串。让我们再举一个例子。pd.StringDtype()

示例

data = ['john','dev','philip'] # creating a list
ds = pd.Series(data, dtype= pd.StringDtype()) # Series creation
ds

对于这个例子，我们还采用了一个带有字符串列表和pd.StringDtype参数 dtype 的定义参数的 Pandas 系列。

输出结果

0    John
1    Dev
2    Philip
dtype: string

这里pd.StringDtypedtype 参数的参数输出显示在块上方。

以上是 Python pandas 中有哪些文本数据类型？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/350406.html

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