उचित डेटा टाइप्स का उपयोग

pandas के साथ Police Activity का विश्लेषण

Kevin Markham

Founder, Data School

डेटा टाइप्स की जाँच

ri.dtypes

stop_date             object
stop_time             object
driver_gender         object
...                      ...
stop_duration         object
drugs_related_stop      bool
district              object

object: Python strings (या अन्य Python objects)
bool: True और False मान
अन्य टाइप्स: int, float, datetime, category

डेटा टाइप्स क्यों मायने रखते हैं?

यह तय करता है कि आप कौन-से ऑपरेशंस कर सकते हैं
जहाँ संभव हो, डेटा को strings के रूप में स्टोर न करें
- int, float: गणितीय ऑपरेशंस सक्षम
- datetime: दिनांक-आधारित attributes और methods सक्षम
- category: कम मेमोरी, तेज़ रन
- bool: logical और गणितीय ऑपरेशंस सक्षम

डेटा टाइप ठीक करना

apple

      date   time   price
0  2/13/18  16:00  164.34
1  2/14/18  16:00  167.37
2  2/15/18  16:00  172.99

apple.price.dtype

dtype('O')

apple['price'] = 
  apple.price.astype('float')

apple.price.dtype

dtype('float64')

Dot notation: apple.price
Bracket notation: apple['price']

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