趋近智
正如我们在章节简介中讨论的,确保您的数据列具有正确的数据类型对于可靠的分析来说非常重要。对存储为文本的数字执行数学运算,或者尝试对仅仅是字符串的日期进行按时间顺序排序,通常会导致错误或不正确的结果。想象一下,尝试计算 ;如果将'5'视为文本字符'5'而不是数值5,结果会非常不同。在解决这些问题之前,我们首先需要准确地确定数据集中每个列当前分配的数据类型。
幸运的是,大多数数据分析工具都提供了简单的方法来检查数据类型。如果您正在使用Python和pandas库(这在数据处理中非常常见),您可以在加载数据后轻松检查数据类型。
考虑一个包含产品信息的小型数据集。我们可以将其加载到pandas DataFrame中,然后使用.dtypes属性检查数据类型。
import pandas as pd
import io
# 模拟从文件加载的示例数据
data = """ProductID,ProductName,Price,StockCount,LastUpdated,IsActive
101,Widget A,"50.99",500,2023-10-26,True
102,Gadget B,"120.50",150,2023-10-25,False
103,Thingamajig,"15.00"," N/A",2023-10-26,True
104,Doohickey,"75.25",200,2023-10-27,True
"""
# 使用 io.StringIO 模拟读取 CSV 文件
df = pd.read_csv(io.StringIO(data))
# 显示每列的数据类型
print(df.dtypes)
执行这段代码通常会打印出类似如下的输出:
ProductID int64
ProductName object
Price object
StockCount object
LastUpdated object
IsActive bool
dtype: object
让我们解释一下这段输出,以了解我们数据当前的状况:
int64: 这表示64位整数,即整数。在我们的示例中,ProductID已被正确识别为整数列。object: 这是pandas中常见的数据类型,通常表示该列包含字符串(文本)。它也可能意味着该列包含不同数据类型的混合。请注意,ProductName、Price、StockCount和LastUpdated都被归类为object。
ProductName预期是文本,因此object在这里是合适的。Price包含数值,但因为在示例数据中它们被括在引号中(例如,"50.99"),pandas将其解释为文本字符串。这对于计算是不正确的。StockCount包含数字,但也包括一个非数字字符串" N/A"。这种不一致性迫使pandas对整个列使用通用的object类型,从而阻止了数值运算。LastUpdated包含日期,但它们目前存储为简单的文本字符串。bool: 这代表布尔值,可以是True或False。IsActive列被正确地推断为布尔类型。您可能还会遇到其他数据类型,例如:
float64: 用于64位浮点数(带小数的数字,如 或 )。datetime64[ns]: Pandas中日期和时间值的专用类型([ns]表示纳秒精度)。列需要显式转换才能达到此类型。category: 一种特殊类型,用于具有有限且固定唯一值集合的列(例如“低”、“中”、“高”)。object数据类型通常表明某列需要关注。虽然它适合真正的文本字段,但出现在预期为数值、日期/时间或布尔类型的列中时,通常表明存在潜在问题。这可能由于以下原因:
'123'、'$5.00')。'10/26/2023'、'26-Oct-2023')。'True'、'false'、'Y'、'N')。'5 apples'、'10 kg')。'N/A'、'missing'、'?')。这里有一张汇总表,说明了推断数据类型可能不正确的常见情况:
| 示例列内容 | 可能推断的类型 | 期望/正确类型 | 常见不匹配原因 |
|---|---|---|---|
'101'、'102'、'103' |
object |
int64 |
数字被引号括起或作为文本读取。 |
'99.9'、'15.5'、'NA' |
object |
float64 |
混合了类似数字的字符串和非数字文本。 |
'$10.50'、'€20.00' |
object |
float64 |
货币符号阻碍了直接的数值读取。 |
'2023-11-01'、'01/11/2023' |
object |
datetime64[ns] |
日期以文本字符串形式存储。 |
'Yes'、'No'、'TRUE' |
object |
bool |
布尔值以各种文本字符串形式存储。 |
1、2、3 (邮政编码) |
int64 |
object / category |
不应进行数学运算的数字编码。 |
使用像.dtypes这样的函数或属性是诊断数据类型问题的主要第一步。通过检查输出,您可以确定哪些列未以其适当的格式存储。一旦识别出来,您就可以应用后续章节中涵盖的转换技术,以确保您的数据结构正确,从而进行有意义的分析。
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