熊猫能识别出什么类型的dtypes？

Question

对于大熊猫，有人会知道，除了

（i）float64，int64 （以及np.numberlike等的其他变体float32，int8等等）

（ii） bool

（iii）datetime64，timedelta64

如字符串列，总有一个dtype的object？

另外，我想知道，如果有来自任何数据类型分开（I），（II）和（iii）在上面的列表中pandas不会使这是dtype一个object？

Answer 1

pandas1.0.0发布后，于2020年2月编辑

熊猫通常为每个Series使用NumPy数组和dtype（数据帧是Series的集合，每个都有自己的dtype）。NumPy的文档进一步解释了dtype，数据类型和数据类型对象。另外，@ lcameron05提供的答案很好地描述了numpy
dtype。此外，关于dtypes的pandas文档还有很多其他信息。

存储在pandas对象中的主要类型是float，int，bool，datetime64 [ns]，timedelta
[ns]和object。另外，这些dtype具有项目大小，例如int64和int32。

默认情况下，整数类型为int64，浮点类型为float64，是平台的REGARDLESS（32位或64位）。以下将导致int64 dtype。

但是，Numpy在创建数组时会选择依赖于平台的类型。以下WILL会在32位平台上生成int32。其中一个重大变化，以大熊猫的1.0.0版本引进pd.NA来表示标缺失值（而不是以前的值np.nan，pd.NaT或None根据使用情况）。

Pandas扩展了NumPy的类型系统，还允许用户在扩展类型上编写他们的内容。以下列出了所有熊猫扩展名类型。

1）时区处理

数据类型：tz感知日期时间（请注意，NumPy不支持时区感知日期时间）。

数据类型：DatetimeTZDtype

标量：时间戳

数组：arrays.DatetimeArray

字符串别名：“ datetime64 [ns，]”

2）分类数据

数据种类：分类

数据类型：CategoricalDtype

标量：（无）

数组：分类

字符串别名：“类别”

3）时间跨度表示

数据种类：时间段（时间跨度）

数据类型：PeriodDtype

标量：期间

数组：arrays.PeriodArray

字符串别名：“ period []”，“ Period []”

4）稀疏的数据结构

数据种类：稀疏

数据类型：SparseDtype

标量：（无）

数组：arrays.SparseArray

字符串别名：’Sparse’，’Sparse [int]’，’Sparse [float]’

5）间隔索引

数据种类：间隔

数据类型：IntervalDtype

标量：间隔

数组：arrays.IntervalArray

字符串别名：“间隔”，“间隔”，“间隔[]”，“间隔[datetime64 [ns，]]”，“间隔[timedelta64 []]”

6）可空整数数据类型

数据种类：可为空的整数

数据类型：Int64Dtype，…

标量：（无）

数组：arrays.IntegerArray

字符串别名：’Int8’，’Int16’，’Int32’，’Int64’，’UInt8’，’UInt16’，’UInt32’，’UInt64’

7）处理文本数据

数据种类：字符串

数据类型：StringDtype

标量：str

数组：arrays.StringArray

字符串别名：“ string”

8）缺少值的布尔数据

数据类型：布尔值（不适用）

数据类型：BooleanDtype

标量：布尔

数组： arrays.BooleanArray

字符串别名：“ boolean”