Python酷库之旅-第三方库Pandas(178)

目录

一、用法精讲

821、pandas.api.types.is_datetime64_any_dtype函数

821-1、语法

821-2、参数

821-3、功能

821-4、返回值

821-5、说明

821-6、用法

821-6-1、数据准备

821-6-2、代码示例

821-6-3、结果输出

822、pandas.api.types.is_datetime64_dtype函数

822-1、语法

822-2、参数

822-3、功能

822-4、返回值

822-5、说明

822-6、用法

822-6-1、数据准备

822-6-2、代码示例

822-6-3、结果输出

823、pandas.api.types.is_datetime64_ns_dtype函数

823-1、语法

823-2、参数

823-3、功能

823-4、返回值

823-5、说明

823-6、用法

823-6-1、数据准备

823-6-2、代码示例

823-6-3、结果输出

824、pandas.api.types.is_extension_array_dtype函数

824-1、语法

824-2、参数

824-3、功能

824-4、返回值

824-5、说明

824-6、用法

824-6-1、数据准备

824-6-2、代码示例

824-6-3、结果输出

825、pandas.api.types.is_float_dtype函数

825-1、语法

825-2、参数

825-3、功能

825-4、返回值

825-5、说明

825-6、用法

825-6-1、数据准备

825-6-2、代码示例

825-6-3、结果输出

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅

2、Python函数之旅

3、Python算法之旅

4、Python魔法之旅

5、博客个人主页

一、用法精讲

821、pandas.api.types.is_datetime64_any_dtype函数

821-1、语法

# 821、pandas.api.types.is_datetime64_any_dtype函数
pandas.api.types.is_datetime64_any_dtype(arr_or_dtype)
Check whether the provided array or dtype is of the datetime64 dtype.Parameters:
arr_or_dtype
array-like or dtype
The array or dtype to check.Returns:
bool
Whether or not the array or dtype is of the datetime64 dtype.

821-2、参数

        无

821-3、功能

        一种用于表示日期和时间的数据类型，该函数可以检查一个给定的数据类型是否属于datetime64类型，包括datetime64[ns]、datetime64[us]、datetime64[ms]、datetime64[s]等等。

821-4、返回值

        返回值是一个布尔值，如果给定的数据类型是datetime64类型，则返回True，否则返回False。

821-5、说明

        无

821-6、用法

821-6-1、数据准备

无

821-6-2、代码示例

# 821、pandas.api.types.is_datetime64_any_dtype函数
import pandas as pd
import pandas.api.types as dtype
# 示例数据
data = {'date_column': pd.to_datetime(['2024-01-01', '2024-02-01', '2024-03-01']),'int_column': [1, 2, 3],'float_column': [1.1, 2.2, 3.3],'str_column': ['a', 'b', 'c']
}
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 检查每一列是否为日期时间类型
for column in df.columns:if dtype.is_datetime64_any_dtype(df[column]):print(f"列'{column}'是日期时间类型")else:print(f"列'{column}'不是日期时间类型")

821-6-3、结果输出

# 821、pandas.api.types.is_datetime64_any_dtype函数
# 列'date_column'是日期时间类型
# 列'int_column'不是日期时间类型
# 列'float_column'不是日期时间类型
# 列'str_column'不是日期时间类型

822、pandas.api.types.is_datetime64_dtype函数

822-1、语法

# 822、pandas.api.types.is_datetime64_dtype函数
pandas.api.types.is_datetime64_dtype(arr_or_dtype)
Check whether an array-like or dtype is of the datetime64 dtype.Parameters:
arr_or_dtype
array-like or dtype
The array-like or dtype to check.Returns:
boolean
Whether or not the array-like or dtype is of the datetime64 dtype.

822-2、参数

822-2-1、arr_or_dtype(必须)：一个numpy数组、pandas数组、pandas Series或者pandas索引 (Index)，它还可以是一个单独的数据类型对象，例如numpy.dtype或pandas.core.dtypes.dtypes。

822-3、功能

        检查输入的数组或数据类型对象是否为datetime64类型，datetime64是一种用于表示日期和时间的数据类型，通常在numpy和pandas中使用。

822-4、返回值

        返回一个布尔值(True或False)，如果输入的数组或数据类型对象是datetime64类型，则返回True；否则返回False。

822-5、说明

        无

822-6、用法

822-6-1、数据准备

无

822-6-2、代码示例

# 822、pandas.api.types.is_datetime64_dtype函数
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个datetime64数组
datetime_array = np.array(['2024-10-30', '2024-10-31'], dtype='datetime64')
# 检查是否为datetime64类型
is_datetime64 = pd.api.types.is_datetime64_dtype(datetime_array)
print(is_datetime64)  
# 创建一个非datetime64数组
non_datetime_array = np.array([1, 2, 3])
# 检查是否为datetime64类型
is_datetime64 = pd.api.types.is_datetime64_dtype(non_datetime_array)
print(is_datetime64)

822-6-3、结果输出

# 822、pandas.api.types.is_datetime64_dtype函数
# True
# False

823、pandas.api.types.is_datetime64_ns_dtype函数

823-1、语法

# 823、pandas.api.types.is_datetime64_ns_dtype函数
pandas.api.types.is_datetime64_ns_dtype(arr_or_dtype)
Check whether the provided array or dtype is of the datetime64[ns] dtype.Parameters:
arr_or_dtype
array-like or dtype
The array or dtype to check.Returns:
bool
Whether or not the array or dtype is of the datetime64[ns] dtype.

823-2、参数

823-2-1、arr_or_dtype(必须)：一个numpy数组、pandas数组、pandas Series或者pandas索引 (Index)，它还可以是一个单独的数据类型对象，例如numpy.dtype或pandas.core.dtypes.dtypes。

823-3、功能

        用于确定传入的数组或数据类型对象是否是datetime64[ns]类型，[ns]表示纳秒精度的时间戳。

823-4、返回值

        返回一个布尔值(True或False)，如果输入的对象为datetime64[ns]类型，则返回True；否则返回False。

823-5、说明

        无

823-6、用法

823-6-1、数据准备

无

823-6-2、代码示例

# 823、pandas.api.types.is_datetime64_ns_dtype函数
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个datetime64[ns]数组
datetime_ns_array = np.array(['2024-10-30', '2023-10-31'], dtype='datetime64[ns]')
# 检查是否为datetime64[ns]类型
is_datetime_ns = pd.api.types.is_datetime64_ns_dtype(datetime_ns_array)
print(is_datetime_ns)
# 创建一个非datetime64[ns]数组
non_datetime_array = np.array([1, 2, 3])
# 检查是否为datetime64[ns]类型
is_datetime_ns = pd.api.types.is_datetime64_ns_dtype(non_datetime_array)
print(is_datetime_ns)  

823-6-3、结果输出

# 823、pandas.api.types.is_datetime64_ns_dtype函数
# True
# False

824、pandas.api.types.is_extension_array_dtype函数

824-1、语法

# 824、pandas.api.types.is_extension_array_dtype函数
pandas.api.types.is_extension_array_dtype(arr_or_dtype)
Check if an object is a pandas extension array type.See the Use Guide for more.Parameters:
arr_or_dtype
object
For array-like input, the .dtype attribute will be extracted.Returns:
bool
Whether the arr_or_dtype is an extension array type.NotesThis checks whether an object implements the pandas extension array interface. In pandas, this includes:CategoricalSparseIntervalPeriodDatetimeArrayTimedeltaArrayThird-party libraries may implement arrays or types satisfying this interface as well.

824-2、参数

824-2-1、arr_or_dtype(必须)：一个numpy数组、pandas数组、pandas Series或者pandas索引 (Index)，它还可以是一个单独的数据类型对象，例如numpy.dtype或pandas.core.dtypes.dtypes。

824-3、功能

        用于确定给定的数组或数据类型是否属于扩展数组类型，扩展数组类型是pandas中为提高数据处理能力而新增的类型。

824-4、返回值

        返回一个布尔值(True或False)，如果输入的对象为扩展数组类型，则返回True；否则返回False。

824-5、说明

        无

824-6、用法

824-6-1、数据准备

无

824-6-2、代码示例

# 824、pandas.api.types.is_extension_array_dtype函数
import pandas as pd
# 创建一个Categorical类型的Series
categorical_series = pd.Series(['a', 'b', 'a'], dtype='category')
# 检查是否为扩展数组类型
is_extension = pd.api.types.is_extension_array_dtype(categorical_series)
print(is_extension)
# 创建一个普通的整数数组
ordinary_array = pd.Series([1, 2, 3])
# 检查是否为扩展数组类型
is_extension = pd.api.types.is_extension_array_dtype(ordinary_array)
print(is_extension)  

824-6-3、结果输出

# 824、pandas.api.types.is_extension_array_dtype函数 
# True
# False

825、pandas.api.types.is_float_dtype函数

825-1、语法

# 825、pandas.api.types.is_float_dtype函数
pandas.api.types.is_float_dtype(arr_or_dtype)
Check whether the provided array or dtype is of a float dtype.Parameters:
arr_or_dtype
array-like or dtype
The array or dtype to check.Returns:
boolean
Whether or not the array or dtype is of a float dtype.

825-2、参数

825-2-1、arr_or_dtype(必须)：一个numpy数组、pandas数组、pandas Series或者pandas索引 (Index)，它还可以是一个单独的数据类型对象，例如numpy.dtype或pandas.core.dtypes.dtypes。

825-3、功能

        一个用于检查数据类型是否为浮点型的函数，它主要用于确定一个数组或数据类型是否表示浮点数。

825-4、返回值

        返回一个布尔值：

• 如果输入的arr_or_dtype是浮点型，则返回True。
• 如果输入的arr_or_dtype不是浮点型，则返回False。

825-5、说明

        无

825-6、用法

825-6-1、数据准备

无

825-6-2、代码示例

# 825、pandas.api.types.is_float_dtype函数
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas.api.types import is_float_dtype
# 使用NumPy数组
arr = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
print(is_float_dtype(arr))
# 使用Pandas系列
ser = pd.Series([1.0, 2.0, 3.0])
print(is_float_dtype(ser))
# 使用NumPy数据类型
dtype = np.float64
print(is_float_dtype(dtype))
# 使用普通数据类型
print(is_float_dtype(float))
print(is_float_dtype(int))    

825-6-3、结果输出

# 825、pandas.api.types.is_float_dtype函数  
# True
# True
# True
# True
# False

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅

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4、Python魔法之旅

5、博客个人主页