NumPy 提供多种数据类型，用于定义数组元素的存储方式。Pandas扩展了NumPy的类型，并新增表格数据专用类型。Python中dtype主要用于描述数据类型、字节顺序和大小等信息，常见于NumPy数组。跟着小编一起详细了解下关于python中dtype有哪些。
python中dtype有哪些?
在Python中，dtype通常与NumPy库或Pandas库相关，用于定义数组或Series/DataFrame中元素的数据类型。以下是常见的dtype类型：
1. NumPy 中的 dtype
NumPy 支持多种数据类型，主要分为以下几类：
基本类型
int8, int16, int32, int64：有符号整数
uint8, uint16, uint32, uint64：无符号整数
float16, float32, float64(或 float_)：浮点数
complex64, complex128：复数
bool_：布尔型(True/False)
object_：Python 对象类型
string_ 或 str_：字符串类型
unicode_：Unicode 字符串
特殊类型
datetime64：日期时间类型
timedelta64：时间差类型
void：自定义结构化数据类型
示例
pythonimport numpy as nparr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32) # 指定为 32 位整数print(arr.dtype) # 输出: int32
2. Pandas 中的 dtype
Pandas 继承了 NumPy 的数据类型，并扩展了一些特有的类型：
常见类型
int64, float64：与 NumPy 相同
bool：布尔型
object：存储 Python 对象
category：分类数据(节省内存)
datetime64[ns]：时间戳
timedelta64[ns]：时间差
string(Pandas 1.0+)：字符串类型(替代 object)
示例
pythonimport pandas as pddf = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": ["x", "y", "z"]})print(df.dtypes)# 输出:# A int64# B object
检查/转换 dtype
pythondf["A"] = df["A"].astype(float) # 转换为 float64print(df.dtypes)
总结
NumPy：提供底层数值计算的数据类型。
Pandas：在 NumPy 基础上扩展，适用于表格数据。
正确使用 dtype 可以优化内存占用和计算效率。
Python 是一种广泛使用的编程语言,尤其是在数据科学和机器学习领域。python中dtype有哪些?看完文章就能清楚知道了，不同的数据类型可以影响数据的大小、范围、精度以及可以执行的操作。
