Python之pandas：特征工程中数据类型(object/category/bool/int32/int64/float64)的简介、数据类型转换四大方法、案例应用之详细攻略

已于 2023-02-27 01:07:28 修改
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分类专栏： DataScience Python编程(初级+进阶) 资深文章(前沿/经验/创新) 文章标签： pandas python 数据分析
于 2021-03-29 23:38:45 首次发布
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本文详细介绍了在Python的Pandas库中，如何处理特征工程中的数据类型，包括category、object、bool、int32/64、float64的介绍，以及数据类型转换的四种方法：读取时转换、astype、to_numeric和自定义函数。通过实例展示了如何进行数据类型的标准化转换，特别是在处理缺失值和特殊字符时的注意事项。同时，还分享了将DataFrame中的数据类型统一规整化的代码封装方法。

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Python之pandas：特征工程中数据类型(object/category/bool/int32/int64/float64)的简介、数据类型转换四大方法、案例应用之详细攻略

目录

特征工程中数据类型(object/category/bool/int32/int64/float64)的简介

1、category类型与object类型

2、创建category类型数据的几种方法

 T1、直接创建 category类型数据

 T2、利用分箱机制(结合max/mean/min实现二分类)动态添加 category类型数据

3、时间日期格式类型字段转换

Python之pandas：对dataframe数据的时间日期格式类型字段进行标准化变换(比如将日期类型字段格式2014/1/1转换为2014-1-1)之详细攻略

pandas中数据类型转换四大方法

T1、读取时直接转换数据类型

T2、采用astype转换(切记此处有坑)

T3、采用to_numeric()等函数

T4、自定义函数转换str2float

案例应用

1、将dataframe格式中的数据类型转为object数据类型

2、在pandas的dataframe中for循环实现数据类型标准化转换(数字型和类别型)

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