Numpy DataFrame 中的混合数据类型

在本文中，我们将介绍 Numpy DataFrame 中的混合数据类型，以及如何在列中包含不同类型的元素。

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什么是混合数据类型？

混合数据类型是指，在同一列中包含不同类型的元素。例如，在电影表格中，有一个列包含了电影的名称、导演和评分。如果每个电影的名称和导演都是字符串，但评分是float类型，这就是一个混合数据类型的列。

如何使用混合数据类型？

在 Numpy DataFrame 中使用混合数据类型非常容易。我们可以使用“dtype”参数来指定每一列的数据类型。

例如，假设我们有一个包含电影名称、导演和评分的 DataFrame，代码如下：

import numpy as np

data = [("The Godfather", "Francis Ford Coppola", 9.2),
        ("The Shawshank Redemption", "Frank Darabont", 9.3),
        ("The Dark Knight", "Christopher Nolan", 9.0)]

movies = np.array(data, dtype=[("name", "U25"), ("director", "U25"), ("rating", float)])

在这个例子中，我们使用“dtype”参数来指定每列的数据类型。我们将“name”和“director”列的数据类型设置为字符串，最大长度为 25 个字符，将“rating”列的数据类型设置为 float。

我们可以使用以下代码来查看每列的数据类型：

print(movies.dtype)

输出为：

[('name', '<U25'), ('director', '<U25'), ('rating', '<f8')]

这表明，第一列和第二列都是字符串类型 (U25)，第三列是浮点型 (f8)。

如何处理混合类型的列？

当有一个包含混合类型的列时，我们需要谨慎处理。例如，如果我们将包含字符串和数字的列直接相加，会遇到以下错误：

import numpy as np

data = [(1, "one"),
        (2, "two"),
        (3, "three")]

arr = np.array(data, dtype=[("num", int), ("text", "U10")])

print(arr["num"] + arr["text"])

输出为：

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'numpy.str_'

这是因为不能将数字和字符串相加，我们需要将它们转换为相同的数据类型。

一种方法是使用“astype”函数转换每个部分的数据类型，例如：

import numpy as np

data = [(1, "one"),
        (2, "two"),
        (3, "three")]

arr = np.array(data, dtype=[("num", int), ("text", "U10")])

num = arr["num"].astype(float)
text = np.char.replace(arr["text"], "one", "1")
text = np.char.replace(text, "two", "2")
text = np.char.replace(text, "three", "3")

print(num + text.astype(float))