极简pandas库dtype
Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，它提供了多种数据类型（dtypes）来处理不同种类的数据。以下是对 Pandas 中一些常见数据类型的简要介绍，包括它们的架构、内容和相关代码案例。
1. 整数类型
Int8Dtype
- 简要：8位整数类型，取值范围为-128到127。
- 架构：用于存储小范围的整数数据。
- 内容：适用于内存敏感的应用，当整数值范围较小时。
- 代码案例：
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3], dtype='Int8')
Int16Dtype
- 简要：16位整数类型，取值范围为-32768到32767。
- 架构：用于存储中等范围的整数数据。
- 内容：适用于整数值范围稍大的情况。
- 代码案例：
s = pd.Series([1, 2, 3], dtype='Int16')
Int32Dtype
- 简要：32位整数类型，取值范围为-2147483648到2147483647。
- 架构：用于存储较大范围的整数数据。
- 内容：适用于整数值范围较大的情况。
- 代码案例：
s = pd.Series([1, 2, 3], dtype='Int32')
Int64Dtype
- 简要：64位整数类型，取值范围为-9223372036854775808到9223372036854775807。
- 架构：用于存储极大范围的整数数据。
- 内容：适用于整数值范围非常大的情况。
- 代码案例：
s = pd.Series([1, 2, 3], dtype='Int64')
2. 无符号整数类型
UInt8Dtype
- 简要：8位无符号整数类型，取值范围为0到255。
- 架构：用于存储非负的小范围整数数据。
- 内容：适用于只包含正整数或零的内存敏感应用。
- 代码案例：
s = pd.Series([1, 2, 3], dtype='UInt8')
UInt16Dtype
- 简要：16位无符号整数类型，取值范围为0到65535。
- 架构：用于存储非负的中等范围整数数据。
- 内容：适用于只包含正整数或零的中等范围整数数据。
- 代码案例：
s = pd.Series([1, 2, 3], dtype='UInt16')
UInt32Dtype
- 简要：32位无符号整数类型，取值范围为0到4294967295。
- 架构：用于存储非负的较大范围整数数据。
- 内容：适用于只包含正整数或零的较大范围整数数据。
- 代码案例：
s = pd.Series([1, 2, 3], dtype='UInt32')
UInt64Dtype
- 简要：64位无符号整数类型，取值范围为0到18446744073709551615。
- 架构：用于存储非负的极大范围整数数据。
- 内容：适用于只包含正整数或零的极大范围整数数据。
- 代码案例：
s = pd.Series([1, 2, 3], dtype='UInt64')
3. 浮点数类型
Float32Dtype
- 简要：32位浮点数类型，适用于精度要求不高的浮点数运算。
- 架构：用于存储单精度浮点数。
- 内容：适用于科学计算和工程应用，当精度要求不是特别高时。
- 代码案例：
s = pd.Series([1.0, 2.5, 3.7], dtype='Float32')
Float64Dtype
- 简要：64位浮点数类型，适用于高精度要求的浮点数运算。
- 架构：用于存储双精度浮点数。
- 内容：适用于科学计算和工程应用，当需要高精度计算时。
- 代码案例：
s = pd.Series([1.0, 2.5, 3.7], dtype='Float64')
对不起，上一条回答被意外截断了。下面我将继续介绍 Pandas 中的其他数据类型。
4. 其他数据类型
CategoricalDtype
- 简要：用于表示分类数据类型，可以将数据存储为分类变量。
- 架构：基于整数的类型，其中整数代表分类的代码，可以减少存储空间并提高性能。
- 内容：适用于具有有限且固定集合的离散数据，如性别、颜色等。
- 代码案例：
s = pd.Series(['a', 'b', 'a', 'c'], dtype='category')
PeriodDtype
- 简要：用于表示时间周期类型，通常用于表示固定频率的时间跨度。
- 架构：基于时间周期的时间类型，可以表示任何频率的时间周期。
- 内容：适用于金融时间序列数据，如月份、季度等。
- 代码案例：
s = pd.Series(pd.Period('2023', freq='A-DEC'))
IntervalDtype
- 简要：用于表示区间数据类型，可以表示两个值之间的闭区间、开区间或半开半闭区间。
- 架构：基于两个端点的数据类型，可以定义区间的包含性。
- 内容：适用于需要表示数值区间的情况，如时间间隔、价格区间等。
- 代码案例：
s = pd.Series(pd.Interval(left=0, right=5))
DatetimeTZDtype
- 简要：用于表示带时区的日期时间类型，可以存储时区信息。
- 架构：基于纳秒精度的日期时间类型，可以表示任何时区的日期时间。
- 内容：适用于需要处理跨越多个时区的日期时间数据。
- 代码案例：
s = pd.Series(pd.date_range('2023-01-01', periods=3, tz='UTC'))
StringDtype
- 简要：用于表示字符串数据类型，专门用于存储文本数据。
- 架构：基于 Unicode 的字符串类型，可以存储任何语言的文本。
- 内容：适用于文本数据，如名称、描述等。
- 代码案例：
s = pd.Series(['apple', 'banana', 'cherry'], dtype='string')
BooleanDtype
- 简要：用于表示布尔数据类型，可以存储 True 或 False 值。
- 架构：基于布尔逻辑的类型，用于表示真值或假值。
- 内容：适用于逻辑判断和数据过滤。
- 代码案例：
s = pd.Series([True, False, True], dtype='boolean')
ArrowDtype
- 简要：用于表示 Apache Arrow 数据类型，可以高效地处理大数据。
- 架构：基于 Apache Arrow 的列式内存格式，用于高效的数据交换和数据处理。
- 内容：适用于需要与 Apache Arrow 生态系统集成的场景。
- 代码案例：
# ArrowDtype 需要安装 pyarrow 库
import pyarrow as pa
arrow_dtype = pa.array([1, 2, 3], type=pa.int32()).type
s = pd.Series([1, 2, 3], dtype=arrow_dtype)
以上是 Pandas 中常见的数据类型及其简要介绍、架构、内容和相关代码案例。这些数据类型可以帮助你更有效地处理和分析数据。