Numpy Python & Pandas – pd.Series中int32和int64之间的区别

在本文中，我们将介绍在Python的Numpy和Pandas中，两种不同的整数数据类型int32和int64之间的主要区别。首先，我们来看看整数数据类型。

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整数数据类型

在计算机科学中，整数数据类型是用于处理整数值的数据类型。Python中的整数是一种数据类型，它存储整数值并支持标准算术运算。整数数据类型在Numpy和Pandas中也有所不同。

Numpy的整数类型

Numpy中的整数数据类型是通过指定它们的位数来定义的。Numpy提供四种整数类型：int8、int16、int32和int64。这些类型分别占用1、2、4和8个字节。

例如，int32类型可以存储-2^31到2^31-1之间的整数值，而int64类型可以存储-2^63到2^63-1之间的整数值。

下面是一个使用Numpy int32和int64数据类型的示例，计算两个向量的点积：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
b = np.array([4, 5, 6], dtype=np.int64)

result = np.dot(a, b)
print(result)

该代码中，变量a和b分别使用int32和int64数据类型进行初始化，并通过Numpy的dot函数计算它们的点积。这里需要注意的是，如果将变量a和b中的任何一个都使用int64数据类型，将不会有任何错误。

Pandas的整数类型

Pandas也支持不同的整数数据类型，但比Numpy多得多。具体来说，Pandas支持int8、int16、int32、int64、uint8、uint16、uint32和uint64数据类型。

与Numpy不同，Pandas的整数数据类型还可以存储缺失值，即NaN。

如果在Pandas的Series中使用整数数据类型之前没有指定dtype参数，Pandas将自动选择合适的整数数据类型。默认情况下，如果Series中的数据可以适合int32，则使用int32；否则使用int64。

为了更好地理解Pandas中整数数据类型的处理方式，下面是一个示例，其中使用int32、int64和object数据类型来创建一个包含缺失值的Pandas Series：

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, None, 4], dtype="Int32")
s2 = pd.Series([1, 2, None, 4], dtype="Int64")
s3 = pd.Series([1, 2, None, 4], dtype="object")

print(s1)
print(s2)
print(s3)

在这个示例中，变量s1和s2使用int32和int64数据类型初始化。在变量s3中，我们使用Python对象类型初始化Series。需要注意的是，当Series使用Python对象类型初始化时，Pandas不会将其视为整数数据类型，并且不支持缺失值。因此，当s3的值包含缺失值时，将它们解释为float类型。

int32和int64之间的区别

两种整数类型之间的一般区别在于它们所能存储的整数范围。int64变量能存储的最大整数值比int32变量能存储的最大值大得多。

另外，int64数据类型需要比int32数据类型更多的内存空间。在存储大量整数值时，这可能会成为问题。

另一方面，如果我们使用一般的整数值来进行简单的数学计算，两者之间的区别不大。

下面是一个使用int32和int64数据类型进行数学计算的示例，以评估它们之间的性能差异：

import time
import numpy as np

a = np.ones(10000, dtype=np.int32)
b = np.ones(10000, dtype=np.int64)

t1 = time.time()
c = np.dot(a, b)
t2 = time.time()

print("Int32 time:", t2-t1)

t1 = time.time()
d = np.dot(b, b)
t2 = time.time()

print("Int64 time:", t2-t1)