Python之pandas：数据类型变换之object、category、bool、int32、int64、float64以及数据类型标准化之详细攻略

数据类型变换之object、category、bool、int32、int64、float64以及数据类型标准化

知识点

1、category类型与object类型

输出结果

实现代码

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数据类型变换之object、category、bool、int32、int64、float64以及数据类型标准化

知识点

在pandas中，如果某个字段下，数据类型不一致导致整个字段类型不相同，可以进行字段类型转换！，在pandas中，进行数据类型转换非常简单，只需要使用astype函数即可！

1、category类型与object类型

	object类型(python中)	category类型(pandas中特有)
简介	python是面向对象的语言。在python里面，一切皆为对象。在python中， object类型，一般表示文本类型数据。有些难以被自动判别的数据类型，或者由不止一种数据类型组成；由于Python一切皆对象，因此都会被处理为最宽泛的"对象"也就是object类型数据。其实，在数据分析中，有时候会遇到某个字段的数据类型与初始设置的不相符，此时，就要去分析是否是数据不规整造成的。	category是 pandas 的一种数据类型，对应着被统计的变量。它实际上是动态枚举的一种形式。如果某个字段的内容中，其可能值的范围是固定且有限的，则category类型数据最为适用； category是由固定的且有限数量的变量组成的。比如：性别、血型、等级等； category类型数据的每一个元素的值，要么是预设好的类型中的某一个，要么是空值（np.nan）；在比较大的数据集中，可以通过使用category类型数据来加快速度！
属性	具有object类型数据的基本属性。	.describe() .cat.categories　　 .cat.rename_categories　　 .value_counts() .str 属性　　 pd.concat union_categoricals 　　内存使用量
转换	df["col"].astype(‘category‘)

输出结果

实现代码

import pandas as pd
import numpy as npcontents={"name": ['Bob',        'LiSa',                     'Mary',                       'Alan'],"ID":   [1,              2,                         ' ',                          None],    # 输出 NaN"age":  [np.nan,        28,                           38 ,                          '' ],   # 输出 "age02":  [14,           26,                           24 ,                          6], "born": [pd.NaT,     pd.Timestamp("1990-01-01"),  pd.Timestamp("1980-01-01"),        ''],     # 输出 NaT"sex":  ['男',          '女',                        '女',                        None,],   # 输出 None"hobbey":['打篮球',     '打羽毛球',                   '打乒乓球',                    '',],   # 输出 "money":[200.0,                240.0,                   290.0,                     300.0],  # 输出"weight":[140.5,                120.8,                 169.4,                      155.6],  # 输出"test01":[1,    2.123456789,        3.123456781011126,   4.123456789109999],    # 输出"test02":[1,    2.123456789,        3.123456781011126,   4.123456789109999],    # 输出}
data_frame = pd.DataFrame(contents)print('Init-------------------------------')
print(data_frame.dtypes)
print(data_frame)# 将dataframe格式中的数据类型转为object数据类型
data_frame['test02'] = data_frame['test02'].astype('object')   # 关键字bool，'object'、'category'、str
data_frame['test02'] = data_frame['test02'].apply(str)
data_frame.to_excel("data_demo.xls")print('after astype-------------------------------')
print(data_frame.dtypes)
print(data_frame)
data_frame_temp=data_frame.copy()# ML之FE：将dataframe中的数据类型进行标准化
print('after Categorical-------------------------------')
data_frame=cols2DfCatAndNum(data_frame)
print(data_frame.dtypes)

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1、category类型与object类型

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