pandas infer_objects() 推断object为合适类型

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infer_objects() 是一个方法，用于将 DataFrame 或 Series 中的列从 object 类型转换为更具体和适合的数据类型。这在处理数据类型不明确或需要进一步分类的列时特别有用。

功能用途

DataFrame 或 Series 的 infer_objects(copy=None) 通过分析列中的数据，尝试将 object 类型的列转换为更具体的类型，如数值型 (int64, float64) 或者分类型 (category) 等。

主要用途：

优化数据类型：将数据类型从 object 转换为更具体的类型，提高数据操作的效率。
保持数据的兼容性：自动转换数据类型可以帮助确保数据类型的一致性，减少在数据操作过程中可能遇到的类型问题。

示例

假设我们有以下 DataFrame：

df = pd.DataFrame({"A": ["a", 1, 2, 3]})
df = df.iloc[1:]
df
'''
   A
1  1
2  2
3  3
'''

df.dtypes
'''
A    object
dtype: object
'''

df.infer_objects().dtypes
'''
A    int64
dtype: object
'''

再如：

import datetime

df = pd.DataFrame(
    [
        [1, 2],
        ["a", "b"],
        [datetime.datetime(2016, 3, 2),
         datetime.datetime(2016, 3, 2)],
    ]
)


df = df.T
df.dtypes
'''
0    object
1    object
2    object
dtype: object
'''

df.infer_objects().dtypes
'''
0             int64
1            object
2    datetime64[ns]
dtype: object
'''

参考

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.infer_objects.html
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.infer_objects.html

pandas infer_objects() 推断object为合适类型

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