浅谈python 中的 type(), dtype(), astype()的区别

如下所示:

函数 说明
type() 返回数据结构类型(list、dict、numpy.ndarray 等)
dtype()
返回数据元素的数据类型(int、float等)

备注:1)由于 list、dict 等可以包含不同的数据类型,因此不可调用dtype()函数

2)np.array 中要求所有元素属于同一数据类型,因此可调用dtype()函数

astype()
改变np.array中所有数据元素的数据类型。

备注:能用dtype() 才能用 astype()

测试代码:

import numpy as np
class Myclass():
 pass

a = [[1,2,3],[4,5,6]]
b = {'a':1,'b':2,'c':3}
c = np.array([1,2,3])
d = Myclass()
e = np.linspace(1,5,10)
c_ = c.astype(np.float)
f = 10

print("type(a)=",type(a))
print("type(b)=",type(b))
print("type(c)=",type(c))
print("type(d)=",type(d))
print("type(e)=",type(e))
print("type(f)=",type(f))
print("type(c_)=",type(c_))

# print(a.dtype) ## AttributeError: 'list' object has no attribute 'dtype'
# print(b.dtype) ## AttributeError: 'dict' object has no attribute 'dtype'
print(c.dtype)
# print(d.dtype) ## AttributeError: 'Myclass' object has no attribute 'dtype'
print(e.dtype)
print(c_.dtype)
# print(f.dtype) ## AttributeError: 'int' object has no attribute 'dtype'

# print(a.astype(np.int)) ## AttributeError: 'list' object has no attribute 'astype'
# print(b.astype(np.int)) ## AttributeError: 'dict' object has no attribute 'astype'
print(c.astype(np.int))
# print(d.astype(np.int)) ## AttributeError: 'Myclass' object has no attribute 'astype'
print(e.astype(np.int))
# print(f.astype(np.int)) ## AttributeError: 'int' object has no attribute 'astype'

补充知识:pandas astype()错误

由于数据出现错误

DataError: No numeric types to aggregate

改正以后才认识到astype的重要性。

Top15['populations'] = Top15['Energy Supply'].div(Top15['Energy Supply per Capita']).astype(float)
df_mean = ((df.set_index('Continent').groupby(level=0)['populations'].agg({'mean' : np.mean})))
#加了astype(float)后无错误

以上这篇浅谈python 中的 type(), dtype(), astype()的区别就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • pandas 强制类型转换 df.astype实例

    废话不多说,大家还是直接看代码吧! import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from datetime import datetime filename='sitka_weather_2014.csv' df=pd.read_csv(filename) print(df.dtypes) df[' Min Humidity']=df[' Min Humidity'].astype('float64') df=df.astyp

  • python dataframe astype 字段类型转换方法

    使用astype实现dataframe字段类型转换 # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd df = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':'1'}, {'col1':'b', 'col2':'2'}]) print df.dtypes df['col2'] = df['col2'].astype('int') print '-----------' print df.dtypes df['col2'] = df['c

  • Numpy数据类型转换astype,dtype的方法

    1.查看数据类型 In [11]: arr = np.array([1,2,3,4,5]) In [12]: arr Out[12]: array([1, 2, 3, 4, 5]) // 该命令查看数据类型 In [13]: arr.dtype Out[13]: dtype('int64') In [14]: float_arr = arr.astype(np.float64) // 该命令查看数据类型 In [15]: float_arr.dtype Out[15]: dtype('float

  • 浅谈python 中的 type(), dtype(), astype()的区别

    如下所示: 函数 说明 type() 返回数据结构类型(list.dict.numpy.ndarray 等) dtype() 返回数据元素的数据类型(int.float等) 备注:1)由于 list.dict 等可以包含不同的数据类型,因此不可调用dtype()函数 2)np.array 中要求所有元素属于同一数据类型,因此可调用dtype()函数 astype() 改变np.array中所有数据元素的数据类型. 备注:能用dtype() 才能用 astype() 测试代码: import nu

  • 浅谈Python中列表生成式和生成器的区别

    列表生成式语法: [x*x for x in range(0,10)] //列表生成式,这里是中括号 //结果 [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] (x*x for x in range(0,10)) //生成器, 这里是小括号 //结果 <generator object <genexpr> at 0x7f0b072e6140> 二者的区别很明显: 一个直接返回了表达式的结果列表, 而另一个是一个对象,该对象包含了对表达式结果的计算引用, 通

  • 浅谈python中的面向对象和类的基本语法

    当我发现要写python的面向对象的时候,我是踌躇满面,坐立不安呀.我一直在想:这个坑应该怎么爬?因为python中关于面向对象的内容很多,如果要讲透,最好是用面向对象的思想重新学一遍前面的内容.这个坑是如此之大,犹豫再三,还是只捡一下重要的内容来讲吧,不足的内容只能靠大家自己去补充了. 惯例声明一下,我使用的版本是 python2.7,版本之间可能存在差异. 好,在开讲之前,我们先思考一个问题,看代码: 为什么我只创建是为 a 赋值,就可以使用一些我没写过的方法? 可能会有小伙伴说:因为 a

  • 浅谈python中的数字类型与处理工具

    python中的数字类型工具 python中为更高级的工作提供很多高级数字编程支持和对象,其中数字类型的完整工具包括: 1.整数与浮点型, 2.复数, 3.固定精度十进制数, 4.有理分数, 5.集合, 6.布尔类型 7.无穷的整数精度 8.各种数字内置函数及模块. 基本数字类型 python中提供了两种基本类型:整数(正整数金额负整数)和浮点数(注:带有小数部分的数字),其中python中我们可以使用多种进制的整数.并且整数可以用有无穷精度. 整数的表现形式以十进制数字字符串写法出现,浮点数带

  • 浅谈python中set使用

    浅谈python中set使用 In [2]: a = set() # 常用操作1 In [3]: a Out[3]: set() In [4]: type(a) Out[4]: set In [5]: b = set([1, 3]) In [6]: b Out[6]: {1, 3} In [7]: type(b) Out[7]: set In [8]: b.update(2) ------------------------------------------------------------

  • 浅谈python中的变量默认是什么类型

    1.type(变量名),输出的结果就是变量的类型: 例如 >>> type(6) <type 'int'> 2.在Python里面变量在声明时,不需要指定变量的类型,变量的类型是动态指定的:>>> x=5 >>> type(x) <type 'int'> >>> x="wang" >>> type(x) <type 'str'> 3.也就是说变量的类型,根据给出

  • 浅谈python中str字符串和unicode对象字符串的拼接问题

    str字符串 s = '中文' # s: <type 'str'> s是个str对象,中文字符串.存储方式是字节码.字节码是怎么存的: 如果这行代码在python解释器中输入&运行,那么s的格式就是解释器的编码格式: 如果这行代码是在源码文件中写入.保存然后执行,那么解释器载入代码时就将s初始化为文件指定编码(比如py文件开头那行的utf-8): unicode对象字符串 unicode是一种编码标准,具体的实现可能是utf-8,utf-16,gbk等等,这就是中文字符串和unicod

  • 浅谈Python中range与Numpy中arange的比较

    本文先比较range与arange的异同点,再详细介绍各自的用法,然后列举了几个简单的示例,最后对xrange进行了简单的说明. 1. range与arange的比较 (1)相同点:A.参数的可选性.默认缺省值是一样的:B.结果均包括开始值,不包括结束值: C.arange的参数为整数是,与range函数等价:D.都具备索引查找.要素截取等操作. (2)不同点:A.range函数的参数只能为整数,arange的参数为数值型,包括整数和浮点数: B.输出的数据类型不同,range的输出为列表(li

  • 浅谈Python中的生成器和迭代器

    迭代器 迭代器协议 对象必须提供一个next方法,执行该方法要么返回迭代中的下一项,要么返回一个异常来终止本次迭代.(只能往前走,不能往后退!) 迭代器对象 遵循了(实现了)迭代器协议的对象.(对象内部实现了一个__next__方法,以实现迭代器协议)称为一个迭代器对象.他们的作用是逐个遍历容器中的对象.迭代器对象一定是可迭代对象 >>> from collections import Iterable, Iterator >>> l = list([1,2,3]) #

  • 浅谈Python中的继承

    继承 Python 中所有的类都是object类的子类,而object 继承自type 继承分为 接口继承和实现继承 接口继承:使用父类的接口名,子类重写这个方法.尽可能的继承接口类,在子类中实现方法,鼓励对接口类的多继承,这样遵循接口隔离原则,有利于归一化设计,不提倡对抽象类进行多继承 实现继承:子类不需要实现任何东西,直接使用父类接口和实现会增强代码的耦合性,不推荐使用. 一些细节 类继承最终要被实例化,我们多数时候使用的还是对象而不是类.因此我们还是来一点点看继- 继承的过程 承仅仅是一种

随机推荐