pandas 0.23 - pandas.api.types.infer_dtype()

pandas.api.types.infer_dtype




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pandas.api.types.infer_dtype

pandas.api.types.infer_dtype()

कुशलता से पारित घाटी के प्रकार, या मूल्यों की सूची-प्रकार सरणी का अनुमान लगाते हैं। प्रकार का वर्णन करते हुए एक स्ट्रिंग लौटें।

पैरामीटर:
value : scalar, list, ndarray, or pandas type

स्किपना : बूल, डिफ़ॉल्ट गलत

प्रकार का उल्लेख करते समय NaN मानों पर ध्यान न दें। पांडों के बाद के संस्करण में False डिफ़ॉल्ट को पदावनत किया जाएगा।

संस्करण में नया 0.21.0।

यह दिखाता है:
इनपुट डेटा के सामान्य प्रकार का वर्णन स्ट्रिंग।
परिणाम में शामिल हो सकते हैं:
- स्ट्रिंग
- यूनिकोड
- बाइट्स
- तैरता हुआ
- पूर्णांक
- मिश्रित-पूर्णांक
- मिश्रित-पूर्णांक-नाव
- दशमलव
- जटिल
- श्रेणीबद्ध
- बूलियन
- डेटाइम ६४
- दिनांक समय
- दिनांक
- समयदेल ६४
- टाइमलेटा
- पहर
- अवधि
- मिश्रित
जन्म देती है:
टाइपर्रर अगर ndarray की तरह है, लेकिन dtype का अनुमान नहीं लगा सकते हैं

टिप्पणियाँ

  • cha मिश्रित ’किसी भी चीज के लिए एक प्रकार का कत्ल है जो अन्यथा विशिष्ट नहीं है
  • 'मिश्रित-पूर्णांक-फ्लोट' फ्लोट और पूर्णांक हैं
  • 'मिश्रित-पूर्णांक' पूर्णांक गैर-पूर्णांकों के साथ मिश्रित होते हैं

उदाहरण

>>> infer_dtype(['foo', 'bar'])
'string'
>>> infer_dtype(['a', np.nan, 'b'], skipna=True)
'string'
>>> infer_dtype(['a', np.nan, 'b'], skipna=False)
'mixed'
>>> infer_dtype([b'foo', b'bar'])
'bytes'
>>> infer_dtype([1, 2, 3])
'integer'
>>> infer_dtype([1, 2, 3.5])
'mixed-integer-float'
>>> infer_dtype([1.0, 2.0, 3.5])
'floating'
>>> infer_dtype(['a', 1])
'mixed-integer'
>>> infer_dtype([Decimal(1), Decimal(2.0)])
'decimal'
>>> infer_dtype([True, False])
'boolean'
>>> infer_dtype([True, False, np.nan])
'mixed'
>>> infer_dtype([pd.Timestamp('20130101')])
'datetime'
>>> infer_dtype([datetime.date(2013, 1, 1)])
'date'
>>> infer_dtype([np.datetime64('2013-01-01')])
'datetime64'
>>> infer_dtype([datetime.timedelta(0, 1, 1)])
'timedelta'
>>> infer_dtype(pd.Series(list('aabc')).astype('category'))
'categorical'