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在 Pandas 中，類(lèi)型校驗(yàn)是確保數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)類(lèi)型符合預(yù)期的一種方法，這有助于確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，以下是一些常用的類(lèi)型校驗(yàn)方法和示例：
創(chuàng)新互聯(lián)長(zhǎng)期為上千家客戶提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，團(tuán)隊(duì)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)10年，關(guān)注不同地域、不同群體，并針對(duì)不同對(duì)象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；打造開(kāi)放共贏平臺(tái)，與合作伙伴共同營(yíng)造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為陽(yáng)原企業(yè)提供專(zhuān)業(yè)的網(wǎng)站建設(shè)、成都做網(wǎng)站，陽(yáng)原網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有十載豐富建站經(jīng)驗(yàn)和眾多成功案例,為您定制開(kāi)發(fā)。
1、使用 dtypes 屬性查看數(shù)據(jù)類(lèi)型
我們可以使用 dtypes 屬性查看 DataFrame 或 Series 中的數(shù)據(jù)類(lèi)型，這將返回一個(gè)字典，其中鍵是列名，值是相應(yīng)的數(shù)據(jù)類(lèi)型。
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.dtypes)
輸出：
A int64 B object dtype: object
2、使用 applymap() 函數(shù)檢查每個(gè)元素的數(shù)據(jù)類(lèi)型
我們可以使用 applymap() 函數(shù)將一個(gè)函數(shù)應(yīng)用于 DataFrame 或 Series 中的每個(gè)元素，我們可以使用 lambda 函數(shù)來(lái)檢查每個(gè)元素是否為整數(shù)。
def is_integer(x):
return isinstance(x, int)
result = df.applymap(is_integer)
print(result)
輸出：
A B
0 True False
1 True False
2 True False
3、使用 select_dtypes() 函數(shù)篩選特定數(shù)據(jù)類(lèi)型的列
我們可以使用 select_dtypes() 函數(shù)篩選出具有特定數(shù)據(jù)類(lèi)型的列，我們可以篩選出所有整數(shù)類(lèi)型的列。
integer_columns = df.select_dtypes(include='int') print(integer_columns)
4、使用 infer_objects() 和 convert_dtypes() 函數(shù)自動(dòng)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類(lèi)型
如果我們想要將某些列的數(shù)據(jù)類(lèi)型自動(dòng)轉(zhuǎn)換為其他類(lèi)型（將字符串轉(zhuǎn)換為整數(shù)），可以使用 infer_objects() 和 convert_dtypes() 函數(shù)，我們使用 infer_objects() 函數(shù)推斷每列的數(shù)據(jù)類(lèi)型，我們可以使用 convert_dtypes() 函數(shù)將這些列轉(zhuǎn)換為所需的數(shù)據(jù)類(lèi)型。
inferred_data_types = df.infer_objects()
converted_data_types = {col: 'int' for col in inferred_data_types if inferred_data_types[col] == 'object'}
converted_df = df.convert_dtypes(converted_data_types)
print(converted_df)
輸出：
A B 0 1 a 1 2 b 2 3 c
網(wǎng)頁(yè)題目：pandas類(lèi)型校驗(yàn)
當(dāng)前URL：http://m.fisionsoft.com.cn/article/djgjpce.html
