🔎 Какой тип у столбца в pandas? Узнайте все

Тип столбца в Pandas

Тип столбца в Pandas определяется на основе данных, хранящихся в нем. Некоторые из наиболее распространенных типов столбцов в Pandas включают:

• int64 - для целочисленных значений
• float64 - для чисел с плавающей точкой
• object - для строковых значений
• bool - для булевых значений True и False
• datetime64 - для дат и времени

Например, чтобы проверить тип столбца с именем "column_name" в DataFrame "df", можно использовать следующий код:

print(df['column_name'].dtype)

Этот код выведет тип столбца.

Какой тип у столбца в pandas

В библиотеке pandas одна из важных операций — анализ типов данных в столбцах данных. Эта информация позволяет понять, какая обработка требуется для каждого столбца и как правильно использовать его значения. Когда мы загружаем данные в pandas, каждый столбец получает свой тип в соответствии с его содержимым.

Типы данных в pandas:

1. int — целые числа. Могут быть положительными или отрицательными.

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df.dtypes)

Результат:

A    int64
B    int64
dtype: object

2. float — числа с плавающей запятой. Могут быть дробными числами.

data = {'A': [1.1, 2.2, 3.3],
        'B': [4.4, 5.5, 6.6]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df.dtypes)

Результат:

A    float64
B    float64
dtype: object

3. object — текстовые данные или комбинация текстовых и числовых данных.

data = {'A': ['apple', 'banana', 'cherry'],
        'B': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df.dtypes)

Результат:

A    object
B     int64
dtype: object

4. datetime — дата и время.

data = {'A': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
        'B': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

df['A'] = pd.to_datetime(df['A'])

print(df.dtypes)

Результат:

A    datetime64[ns]
B             int64
dtype: object

Это четыре основных типа данных, которые могут быть использованы в pandas для представления столбцов. Обратите внимание на типы данных, которые позволяют выполнить различные операции, такие как арифметические операции, фильтрацию и сортировку.

Если у вас возникла необходимость изменить тип данных определенного столбца, вы можете воспользоваться функцией astype. Она позволяет преобразовать тип столбца в другой тип данных.

df['A'] = df['A'].astype(float)

print(df.dtypes)

Результат:

A    float64
B      int64
dtype: object

Таким образом, понимание типов данных в столбцах pandas важно при анализе и обработке данных. Это позволяет правильно интерпретировать и использовать значения столбцов для достижения нужных результатов.