NumPy 提供多種數(shù)據(jù)類型，用于定義數(shù)組元素的存儲(chǔ)方式。Pandas擴(kuò)展了NumPy的類型，并新增表格數(shù)據(jù)專用類型。Python中dtype主要用于描述數(shù)據(jù)類型、字節(jié)順序和大小等信息，常見于NumPy數(shù)組。跟著小編一起詳細(xì)了解下關(guān)于python中dtype有哪些。

　　python中dtype有哪些?

　　在Python中，dtype通常與NumPy庫或Pandas庫相關(guān)，用于定義數(shù)組或Series/DataFrame中元素的數(shù)據(jù)類型。以下是常見的dtype類型：

　　1. NumPy 中的 dtype

　　NumPy 支持多種數(shù)據(jù)類型，主要分為以下幾類：

　　基本類型

　　int8, int16, int32, int64：有符號(hào)整數(shù)

　　uint8, uint16, uint32, uint64：無符號(hào)整數(shù)

　　float16, float32, float64(或 float_)：浮點(diǎn)數(shù)

　　complex64, complex128：復(fù)數(shù)

　　bool_：布爾型(True/False)

　　object_：Python 對(duì)象類型

　　string_ 或 str_：字符串類型

　　unicode_：Unicode 字符串

　　特殊類型

　　datetime64：日期時(shí)間類型

　　timedelta64：時(shí)間差類型

　　void：自定義結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型

　　示例

　　pythonimport numpy as nparr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32) # 指定為 32 位整數(shù)print(arr.dtype) # 輸出: int32

　　2. Pandas 中的 dtype

　　Pandas 繼承了 NumPy 的數(shù)據(jù)類型，并擴(kuò)展了一些特有的類型：

　　常見類型

　　int64, float64：與 NumPy 相同

　　bool：布爾型

　　object：存儲(chǔ) Python 對(duì)象

　　category：分類數(shù)據(jù)(節(jié)省內(nèi)存)

　　datetime64[ns]：時(shí)間戳

　　timedelta64[ns]：時(shí)間差

　　string(Pandas 1.0+)：字符串類型(替代 object)

　　示例

　　pythonimport pandas as pddf = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": ["x", "y", "z"]})print(df.dtypes)# 輸出:# A int64# B object

　　檢查/轉(zhuǎn)換 dtype

　　pythondf["A"] = df["A"].astype(float) # 轉(zhuǎn)換為 float64print(df.dtypes)

　　總結(jié)

　　NumPy：提供底層數(shù)值計(jì)算的數(shù)據(jù)類型。

　　Pandas：在 NumPy 基礎(chǔ)上擴(kuò)展，適用于表格數(shù)據(jù)。

　　正確使用 dtype 可以優(yōu)化內(nèi)存占用和計(jì)算效率。

　　Python 是一種廣泛使用的編程語言,尤其是在數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。python中dtype有哪些?看完文章就能清楚知道了，不同的數(shù)據(jù)類型可以影響數(shù)據(jù)的大小、范圍、精度以及可以執(zhí)行的操作。