Python中辨析type/dtype/astype用法

本文介绍了Python中type(), dtype和astype()函数的使用方法,详细解释了如何获取和转换数据类型,包括基本数据类型和NumPy数组的数据类型。

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Python中与数据类型相关函数及属性有如下三个:type/dtype/astype。

名称    描述
type()    返回参数的数据类型
dtype    返回数组中元素的数据类型
astype()    对数据类型进行转换
type()用于获取数据类型
#type用于获取数据类型

 

 


import numpy as np
a=[1,2,3]
print(type(a))
#>>><class 'list'>
b=np.array(a)
print(type(b))
#>>><class 'numpy.ndarray'>

dtype用于获取数组中元素的类型
#dtype用于获取数组中元素的类型
print(b.dtype)
#>>>int64

 

 

 

x,y,z=1,2,3
c=np.array([x,y,z])
print(c.dtype)
#>>>int64

d=np.array([1+2j,2+3j,3+4j])
print(d.dtype)
#>>>complex128

astype()修改数据类型
Array中用法
#astype修改数据类型

 


e=np.linspace(1,5,20)
print(e)
#>>>
'''
[1.         1.21052632 1.42105263 1.63157895 1.84210526 2.05263158
 2.26315789 2.47368421 2.68421053 2.89473684 3.10526316 3.31578947
 3.52631579 3.73684211 3.94736842 4.15789474 4.36842105 4.57894737
 4.78947368 5.        ]
'''
print(e.dtype)
#>>>float64

e=e.astype(int)
print(e)
#>>>[1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 5]
print(e.dtype)
#>>>int64
 

### 回答1: astype函数是Python中的一个函数,用于将数组中的元素转换为指定的数据类型。它可以将数组中的元素转换为整数、浮点数、布尔值等。astype函数的语法如下: numpy.ndarray.astype(dtype, order='K', casting='unsafe', subok=True, copy=True) 其中,dtype参数指定要转换的数据类型,order参数指定数组元素在内存中的存储顺序,casting参数指定转换时是否允许数据类型的改变,subok参数指定是否返回一个子类数组,copy参数指定是否返回一个副本。astype函数返回一个新的数组,原数组不会被修改。 ### 回答2: astype()是Python中一个重要的数组方法,主要的功能是将数组中的数据类型转换为指定的类型。在数据分析领域中,astype()主要用于数据类型的变换,通常在数据处理过程中需要将某一列的数据类型进行转换,以便进行后续的计算与分析。 astype()函数的语法如下: ndarray.astype(dtype, order='C', casting='unsafe', subok=True, copy=True) 参数说明: - dtype:要转换的数据类型,支持类型包括 int、float、bool、complex 等。 - order:指定要进行元素重排时所采用的方式,默认是'C',即按照 C 语言的顺序排序。 - casting:指定类型转换的规则。默认是'unsafe',即将高精度类型转换成低精度类型的操作是不安全的。 - subok:如果为True,则返回子类数组,否则返回基类数组。 - copy:如果为True,则在转换时产生一份副本,否则将会尝试在原位置进行操作。 astype()函数的返回值是一个新的数组,该数组中,所有的元素的数据类型都是由dtype参数所指定的类型。 下面是一个astype()的例子: ```python import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4]) print(a) print(a.dtype) b = a.astype(float) print(b) print(b.dtype) ``` 在这个例子中,我们先定义了一个整数类型的一维数组a,并打印出了其元素和数据类型。然后我们使用astype()方法,将数组a的数据类型转换为浮点型,并将结果赋给数组b,最后分别打印b的元素和数据类型。输出结果如下: ``` [1 2 3 4] int32 [1. 2. 3. 4.] float64 ``` 通过上面的代码,我们可以看出astype()函数主要用于强制将数组的数据类型进行转换。在实际的数据处理中,astype()函数的应用非常广泛,例如将日期类型的数据转换为字符串类型的数据、将标签型数据转换为数值型数据等等。在使用时需要注意数据的精度和类型,以免数据在转换类型后丢失精度或者出现不可预期的错误。 ### 回答3: astypePython中pandas库中的一个函数,可以将一个数组或者数据框中的数据类型转换为另一种数据类型。astype支持的数据类型包括:float、int、str、bool等。 在使用astype函数时,需要在函数后面加上待转换的目标数据类型,例如astype(float)、astype(int)、astype(str)、astype(bool)等。可以通过以下示例来了解astype函数的用法: ```python import pandas as pd # 创建一个包含整型和浮点型数据的数据框 df = pd.DataFrame({'A':['1','2','3','4','5'], 'B':[1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5]}) # 查看数据框各列的数据类型 print(df.dtypes) # 将A列的数据类型转换为整型 df['A'] = df['A'].astype(int) # 将B列的数据类型转换为整型 df['B'] = df['B'].astype(int) # 再次查看数据框各列的数据类型 print(df.dtypes) ``` 上述示例中,首先创建了一个包含整型和浮点型数据的数据框,然后使用dtypes函数查看数据框各列的数据类型。接着使用astype函数将A列和B列的数据类型都转换为整型,最后再次使用dtypes函数查看数据框各列的数据类型。可以看到,在进行转换后,A列和B列的数据类型都变为了整型。 需要注意的是,使用astype函数进行数据类型转换时,如果源数据类型与目标数据类型不兼容,例如将字符串转换为整型时字符串的格式不正确,会产生错误。因此,在使用astype函数进行数据类型转换时,需要确保源数据类型和目标数据类型的兼容性。
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