Column के Data Types
हर column का एक dtype है, और सही dtype में convert करना memory बचाता है और गलत results रोकता है।
In this page:
Syntax
df.dtypes
df["column"].dtypeColumn Data Types
dtypes हर column का type दिखाता है: int64, float64, object (text), bool, datetime64, और category। astype convert करता है, और pd.to_numeric या pd.to_datetime ज़्यादा control के साथ convert करते हैं। सही dtypes sorting, maths, और memory use को सही तरीके से behave कराते हैं।
Note:
select_dtypes(include="number") सिर्फ numeric columns pick करता है।
उदाहरण: Column data types
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"id": ["1", "2", "3"], "price": ["9.5", "3.25", "7"]})
print(df.dtypes)
df["id"] = df["id"].astype(int)
df["price"] = pd.to_numeric(df["price"])
print(df.dtypes)
print(df.select_dtypes(include="number").columns.tolist())
# Output:
# id object
# price object
# dtype: object
# id int64
# price float64
# dtype: object
# ['id', 'price']Related Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- Numbers को text की तरह stored छोड़ना
- बिना clean किए commas वाला text convert करना
- यह भूल जाना कि astype एक नया object return करता है
चैप्टर सारांश
- dtypes column types list करता है
- astype convert करता है
- to_numeric और to_datetime control add करते हैं
- select_dtypes type से filter करता है
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