Python中type()、dtype()和astype()有何不同之处？

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以下是对原内容的简化

如所示：函数 + 说明 + type() + 返回数据结构类型（list、dict、numpy.ndarray等） + dtype() + 返回数据元素类型（int、float等） + 备注：（由于list、dict等可以包含不同数据类型，故不指定具体类型）

如下所示：

函数 说明 type() 返回数据结构类型（list、dict、numpy.ndarray 等） dtype()

返回数据元素的数据类型（int、float等）

备注：1）由于 list、dict 等可以包含不同的数据类型，因此不可调用dtype()函数

2）np.array 中要求所有元素属于同一数据类型，因此可调用dtype()函数

astype()

改变np.array中所有数据元素的数据类型。

备注：能用dtype() 才能用 astype()

测试代码：

import numpy as np class Myclass(): pass a = [[1,2,3],[4,5,6]] b = {'a':1,'b':2,'c':3} c = np.array([1,2,3]) d = Myclass() e = np.linspace(1,5,10) c_ = c.astype(np.float) f = 10 print("type(a)=",type(a)) print("type(b)=",type(b)) print("type(c)=",type(c)) print("type(d)=",type(d)) print("type(e)=",type(e)) print("type(f)=",type(f)) print("type(c_)=",type(c_)) # print(a.dtype) ## AttributeError: 'list' object has no attribute 'dtype' # print(b.dtype) ## AttributeError: 'dict' object has no attribute 'dtype' print(c.dtype) # print(d.dtype) ## AttributeError: 'Myclass' object has no attribute 'dtype' print(e.dtype) print(c_.dtype) # print(f.dtype) ## AttributeError: 'int' object has no attribute 'dtype' # print(a.astype(np.int)) ## AttributeError: 'list' object has no attribute 'astype' # print(b.astype(np.int)) ## AttributeError: 'dict' object has no attribute 'astype' print(c.astype(np.int)) # print(d.astype(np.int)) ## AttributeError: 'Myclass' object has no attribute 'astype' print(e.astype(np.int)) # print(f.astype(np.int)) ## AttributeError: 'int' object has no attribute 'astype'

补充知识：pandas astype()错误

由于数据出现错误

DataError: No numeric types to aggregate

改正以后才认识到astype的重要性。

Top15['populations'] = Top15['Energy Supply'].div(Top15['Energy Supply per Capita']).astype(float)
df_mean = ((df.set_index('Continent').groupby(level=0)['populations'].agg({'mean' : np.mean})))
#加了astype(float)后无错误

以上这篇浅谈python 中的 type(), dtype(), astype()的区别就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持易盾网络。