मेरे पास पंडों में एक डेटाफ्रेम है और मैं यह पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं कि इसके मूल्य क्या हैं। मैं अनिश्चित हूं कि स्तंभ का प्रकार क्या है 'Test'। हालाँकि, जब मैं दौड़ता myFrame['Test'].dtypeहूं, मुझे मिलता है;
dtype('O')इसका क्या मतलब है?
जवाबों:
इसका मतलब:
'O' (Python) objectsस्रोत ।
पहला वर्ण डेटा के प्रकार को निर्दिष्ट करता है और शेष वर्ण यूनिकोड को छोड़कर प्रति आइटम बाइट की संख्या निर्दिष्ट करता है, जहां इसे वर्णों की संख्या के रूप में व्याख्या की जाती है। आइटम का आकार मौजूदा प्रकार के अनुरूप होना चाहिए, या एक त्रुटि उठाई जाएगी। समर्थित प्रकार मौजूदा प्रकार के हैं, या कोई त्रुटि उठाई जाएगी। समर्थित प्रकार हैं:
'b' boolean
'i' (signed) integer
'u' unsigned integer
'f' floating-point
'c' complex-floating point
'O' (Python) objects
'S', 'a' (byte-)string
'U' Unicode
'V' raw data (void)एक और जवाब अगर चेक types की जरूरत है ।
dtype('O')डेटाफ्रेम के अंदर देखते हैं तो इसका अर्थ है पंडस स्ट्रिंग।क्या है dtype?
कुछ है जो pandasया numpy, या दोनों, या कुछ और से संबंधित है? यदि हम पांडा कोड की जांच करते हैं:
df = pd.DataFrame({'float': [1.0],
'int': [1],
'datetime': [pd.Timestamp('20180310')],
'string': ['foo']})
print(df)
print(df['float'].dtype,df['int'].dtype,df['datetime'].dtype,df['string'].dtype)
df['string'].dtypeयह इस तरह उत्पादन होगा:
float int datetime string
0 1.0 1 2018-03-10 foo
---
float64 int64 datetime64[ns] object
---
dtype('O')आप पंडों dtype('O')या पंडों की वस्तु के रूप में अंतिम व्याख्या कर सकते हैं जो पायथन प्रकार की स्ट्रिंग है, और यह नेम्पी string_, या unicode_प्रकारों से मेल खाती है ।
Pandas dtype Python type NumPy type Usage
object str string_, unicode_ Textजैसे डॉन क्विक्सोट गधे पर है, पंडास नेम्पी पर है और नम्पी आपके सिस्टम की अंतर्निहित वास्तुकला को समझते हैं और उसके लिए कक्षा का उपयोग करते हैं numpy.dtype।
डेटा प्रकार ऑब्जेक्ट numpy.dtypeवर्ग का एक उदाहरण है, जो डेटा प्रकार को अधिक सटीक समझता है :
इस सवाल के संदर्भ में dtypeदोनों तालाब और सुन्न के हैं और विशेष रूप से dtype('O')हम स्ट्रिंग की उम्मीद करते हैं।
स्पष्टीकरण के साथ परीक्षण के लिए यहां कुछ कोड दिया गया है: यदि हमारे पास शब्दकोश के रूप में डेटासेट है
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Timestamp
data={'id': {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5}, 'date': {0: Timestamp('2018-12-12 00:00:00'), 1: Timestamp('2018-12-12 00:00:00'), 2: Timestamp('2018-12-12 00:00:00'), 3: Timestamp('2018-12-12 00:00:00'), 4: Timestamp('2018-12-12 00:00:00')}, 'role': {0: 'Support', 1: 'Marketing', 2: 'Business Development', 3: 'Sales', 4: 'Engineering'}, 'num': {0: 123, 1: 234, 2: 345, 3: 456, 4: 567}, 'fnum': {0: 3.14, 1: 2.14, 2: -0.14, 3: 41.3, 4: 3.14}}
df = pd.DataFrame.from_dict(data) #now we have a dataframe
print(df)
print(df.dtypes)अंतिम पंक्तियाँ डेटाफ़्रेम की जाँच करेंगी और आउटपुट को नोट करेंगी:
id date role num fnum
0 1 2018-12-12 Support 123 3.14
1 2 2018-12-12 Marketing 234 2.14
2 3 2018-12-12 Business Development 345 -0.14
3 4 2018-12-12 Sales 456 41.30
4 5 2018-12-12 Engineering 567 3.14
id int64
date datetime64[ns]
role object
num int64
fnum float64
dtype: objectहर तरह का अलग dtypes
df.iloc[1,:] = np.nan
df.iloc[2,:] = Noneलेकिन अगर हम सेट करने की कोशिश करते हैं np.nanया Noneयह मूल कॉलम dtype को प्रभावित नहीं करेगा। आउटपुट इस तरह होगा:
print(df)
print(df.dtypes)
id date role num fnum
0 1.0 2018-12-12 Support 123.0 3.14
1 NaN NaT NaN NaN NaN
2 NaN NaT None NaN NaN
3 4.0 2018-12-12 Sales 456.0 41.30
4 5.0 2018-12-12 Engineering 567.0 3.14
id float64
date datetime64[ns]
role object
num float64
fnum float64
dtype: objectइसलिए np.nanया Noneकॉलम dtypeको तब तक नहीं बदला जाएगा , जब तक हम सभी कॉलम पंक्तियों को np.nanया तो सेट नहीं कर देते None। उस स्थिति में कॉलम क्रमशः float64या बन जाएगा object।
आप एकल पंक्तियों को सेट करने का भी प्रयास कर सकते हैं:
df.iloc[3,:] = 0 # will convert datetime to object only
df.iloc[4,:] = '' # will convert all columns to objectऔर यहां ध्यान देने के लिए, अगर हम स्ट्रिंग को एक गैर स्ट्रिंग कॉलम के अंदर सेट करते हैं तो यह स्ट्रिंग या ऑब्जेक्ट बन जाएगा dtype।
। ओ ’का अर्थ है वस्तु ।
#Loading a csv file as a dataframe
import pandas as pd
train_df = pd.read_csv('train.csv')
col_name = 'Name of Employee'
#Checking the datatype of column name
train_df[col_name].dtype
#Instead try printing the same thing
print train_df[col_name].dtypeपहली पंक्ति लौटती है: dtype('O')
प्रिंट स्टेटमेंट वाली लाइन निम्नलिखित है: object
pandasस्वतंत्र रूप सेobjectdtype का उपयोग करता है जब स्तंभों में मिश्रित मान (स्ट्रिंग्स, संख्या, नैन) होते हैं।