如下所示：

函数

说明

type()

返回数据结构类型(list、dict、numpy.ndarray 等)

dtype()

返回数据元素的数据类型(int、float等)

备注：1)由于 list、dict 等可以包含不同的数据类型，因此不可调用dtype()函数

2)np.array 中要求所有元素属于同一数据类型，因此可调用dtype()函数

astype()

改变np.array中所有数据元素的数据类型。

备注：能用dtype() 才能用 astype()

测试代码：

import numpy as np

class Myclass():

pass

a = [[1,2,3],[4,5,6]]

b = {'a':1,'b':2,'c':3}

c = np.array([1,2,3])

d = Myclass()

e = np.linspace(1,5,10)

c_ = c.astype(np.float)

f = 10

print("type(a)=",type(a))

print("type(b)=",type(b))

print("type(c)=",type(c))

print("type(d)=",type(d))

print("type(e)=",type(e))

print("type(f)=",type(f))

print("type(c_)=",type(c_))

# print(a.dtype) ## AttributeError: 'list' object has no attribute 'dtype'

# print(b.dtype) ## AttributeError: 'dict' object has no attribute 'dtype'

print(c.dtype)

# print(d.dtype) ## AttributeError: 'Myclass' object has no attribute 'dtype'

print(e.dtype)

print(c_.dtype)

# print(f.dtype) ## AttributeError: 'int' object has no attribute 'dtype'

# print(a.astype(np.int)) ## AttributeError: 'list' object has no attribute 'astype'

# print(b.astype(np.int)) ## AttributeError: 'dict' object has no attribute 'astype'

print(c.astype(np.int))

# print(d.astype(np.int)) ## AttributeError: 'Myclass' object has no attribute 'astype'

print(e.astype(np.int))

# print(f.astype(np.int)) ## AttributeError: 'int' object has no attribute 'astype'

补充知识：pandas astype()错误

由于数据出现错误

DataError: No numeric types to aggregate

改正以后才认识到astype的重要性。

Top15['populations'] = Top15['Energy Supply'].div(Top15['Energy Supply per Capita']).astype(float)

df_mean = ((df.set_index('Continent').groupby(level=0)['populations'].agg({'mean' : np.mean})))

#加了astype(float)后无错误

以上这篇浅谈python 中的 type(), dtype(), astype()的区别就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考

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