[解決済み] Pandasが認識するすべてのdtypesは何ですか？

2022-03-01 02:36:49

質問

pandasの場合、以下のデータ型以外のデータ型があれば、どなたかご存知でしょうか？

(i) float64 , int64 (など）の変種があります。 np.number のように float32 , int8 など)

二 bool

三 datetime64 , timedelta64

文字列のようなカラムは、常に dtype の object ?

あるいは、上のリストの (i), (ii), (iii) 以外に、以下のようなデータ型があるかどうか知りたい。 pandas は、その dtype である。 object ?

解決方法は？

EDIT 2020年2月 pandas 1.0.0リリースに伴う変更点

Pandasは主にNumPyの配列と各Seriesにdtypesを使用します（データフレームはSeriesの集まりで、各Seriesは独自のdtypesを持つことができます）。 NumPyのドキュメントでは、さらに次のように説明されています。 dtype , データ型およびデータ型オブジェクト . さらに、@lcameron05 が提供する回答は、numpy の dtypes について素晴らしい説明をしています。さらに、pandasのdocs on dtypes には、さらに多くの情報があります。

<ブロッククオート

pandasのオブジェクトに格納される主な型はfloat、int、boolです。 datetime64[ns]、timedelta[ns]、object。さらに、これらのdtypesはは、int64 や int32 のような項目サイズを持ちます。

<ブロッククオート

デフォルトでは、整数型はint64、浮動小数点型はfloat64です。プラットフォーム（32ビットまたは64ビット）に関係なく。以下はすべての場合、int64のdtypesになります。

しかし、Numpyでは、プラットフォーム依存の型が選択されます。配列になります。以下のようにすると、32ビットプラットフォームではint32になります。 pandasのバージョン1.0.0での大きな変更点の1つが pd.NA を使用して、スカラー欠損値を表現します (以前の値である np.nan , pd.NaT または None 使用方法によって異なります）。

Pandasは、NumPyの型システムを拡張し、また、ユーザーが自分自身の型システムを書くことができるようにします。拡張型 . 以下にpandasの拡張型の一覧を示します。

1) タイムゾーンの取り扱い

データの種類：tz-aware datetime (NumPyはtimezone-aware datetimeをサポートしないことに注意).

データ型 DatetimeTZDtype

スカラータイムスタンプ

配列です。 arrays.DatetimeArray

文字列のエイリアス：'datetime64[ns, ]'

2) カテゴリカルデータ

データの種類カテゴリー

データ型 CategoricalDtype

スカラー (なし)

配列です。カテゴリー