Pandas 如何在读取Excel文件时指定数据类型

在本文中，我们将分享如何使用Pandas Python在读取Excel文件时指定数据类型。首先，让我们看一下为什么这很重要。

在读取Excel文件时，Pandas Python通常会自动推断每列的数据类型。但是，有时候这种自动推断不完全准确，可能会导致数据错误或浪费大量的内存。

另外，如果您知道每列中数据类型的确切类型，那么Pandas可以更快地读取您的Excel文件。

下面是一些常见的数据类型和推荐的Pandas数据类型：

• 文本字符串 – object
• 整数 – int32或int64
• 浮点数 – float64
• 日期时间类型 – datetime64

以以下示例Excel文件为例：

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在读取Excel文件时指定数据类型

要在读取Excel文件时指定数据类型，请使用Pandas Python中的“dtype”参数。此参数可用于指定每列的数据类型，并在读取Excel文件时避免自动类型推断。

下面是示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx', dtype={'Name': str, 'Age': int, 'Weight': float})

print(df.dtypes)

输出结果将是：

Name       object
Age         int32
Weight    float64
dtype: object

在此示例中，我们使用“dtype”参数指定了每个列的数据类型。请注意，我们使用了str而不是object，而使用int而不是int32或int64，并使用float而不是float64。这是因为Pandas Python会自动将数据类型转换为最小内存占用类型。

此结果告诉我们每个列的确切数据类型。在这种情况下，名称是字符串，年龄是整数，重量是浮点数。

如何处理不同的日期时间格式？

Excel文件中的日期和时间经常具有不同的格式。为了正确地解释这些数据，请提供日期解析函数并在读取Excel文件时使用它。

下面是示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx', parse_dates=['Birthdate'])

print(df.head())

输出结果是：

    Name   Birthdate  Age  Weight
0  Alice  1996-01-05   25   135.5
1    Bob  1991-01-12   30   155.2
2  Carol  1986-09-01   35   170.1

在此代码中，我们使用“parse_dates”参数指定了需要解析的列（在这种情况下为“Birthdate”）。由于Excel文件中的日期和时间具有不同的格式，我们还可以指定日期解析函数以处理它们。

总结

在本文中，我们介绍了如何在使用Pandas Python读取Excel文件时指定数据类型。我们分享了如何使用“dtype”参数指定每列的数据类型，并如何处理不同的日期时间格式。希望这篇文章能对你有所帮助。