python欄位

❶ Python 教學 | Pandas 表格欄位類型精講（含類型轉換）

在使用 Python 處理數據時，合理分配表格數據每個欄位的類型至關重要，這能確保高效的數據運算與避免欄位含義錯誤。在 Pandas 系列的第一篇文章中，我們概述了 Pandas 的數據框（DataFrame）中欄位的常見類型，如整數、浮點數、日期等。本文將深入探討欄位類型及其影響，並教授如何在 Pandas 中進行類型轉換。

基於 pandas 1.5.3 版本，本文在 Jupyter Notebook 中編寫 Python 代碼，讀者請使用相同環境打開代碼進行實踐。

數據類型與影響

在 Pandas 數據框中，每個欄位（列）具有特定類型。常見類型包括 int、float、datetime 及 object。正確分配類型能提升數據處理效率與准確性。錯誤的欄位類型可能導致數據含義誤解，例如將「年份」欄位錯誤設置為 float 類型，數據值雖不變，但小數點引入改變了數據含義。此外，類型錯誤會影響數據運算與匹配操作，非日期類型的數據無法按日期篩選或匹配。

初始欄位類型

在 Pandas 中生成數據時，默認類型由數據值決定。手動設置類型時，如使用 pd.DataFrame() 函數，可通過 dtype 參數指定。示例代碼創建了一個包含「年份」和「奧運承辦城市」欄位的數據框，並嘗試將所有欄位設置為 int64 類型。然而，數據框最終顯示只有「年份」欄位為指定類型，這是因為類型設置僅影響符合要求的數據值。

Pandas 類型推斷

當使用 pd.DataFrame() 生成數據框而不指定類型時，Pandas 會根據數據值自動推斷類型。整數數據將分配整型，字元數據或類型不統一的數據將分配為 object 類型。

讀取文件與類型設置

從 Excel、CSV 或 Stata 等文件讀取數據時，Pandas 會繼承文件中數據的類型。設置 pd.read_excel() 函數的 dtype 參數可以控制欄位類型，適用於不同文件格式。

「坑」點與處理

Pandas 在處理 csv 文件時，可能存在類型推測問題，導致欄位類型與實際所需不符。例如，類型不一致的數據可能被轉換為 object 類型。正確做法是在讀取數據時主動指定類型，以避免此類問題。

欄位類型轉換

轉換 Pandas 欄位類型使用 astype() 函數。轉換時需注意處理空值（NaN、None 或 pd.NA），避免轉換後數據異常。轉換前後應檢查數據以確保類型正確。

總結

欄位類型在 Pandas 數據處理中扮演關鍵角色，正確管理類型能提升數據處理效率與准確性。通過本文學習，您將掌握如何在 Pandas 中分配與轉換欄位類型，以適應不同數據處理需求。