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一、用法精讲

791、pandas.UInt8Dtype类

791-1、语法

791-2、参数

791-3、功能

791-4、返回值

791-5、说明

791-6、用法

791-6-1、数据准备

791-6-2、代码示例

791-6-3、结果输出

792、pandas.UInt16Dtype类

792-1、语法

792-2、参数

792-3、功能

792-4、返回值

792-5、说明

792-6、用法

792-6-1、数据准备

792-6-2、代码示例

792-6-3、结果输出

793、pandas.UInt32Dtype类

793-1、语法

793-2、参数

793-3、功能

793-4、返回值

793-5、说明

793-6、用法

793-6-1、数据准备

793-6-2、代码示例

793-6-3、结果输出

794、pandas.UInt64Dtype类

794-1、语法

794-2、参数

794-3、功能

794-4、返回值

794-5、说明

794-6、用法

794-6-1、数据准备

794-6-2、代码示例

794-6-3、结果输出

795、pandas.arrays.FloatingArray类

795-1、语法

795-2、参数

795-3、功能

795-4、返回值

795-5、说明

795-6、用法

795-6-1、数据准备

795-6-2、代码示例

795-6-3、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

791、pandas.UInt8Dtype类

791-1、语法

# 791、pandas.UInt8Dtype类
class pandas.UInt8Dtype
An ExtensionDtype for uint8 integer data.Uses pandas.NA as its missing value, rather than numpy.nan.

791-2、参数

        无

791-3、功能

        用于表示无符号8位整数(即范围从0到255的整数)的数据类型，它主要用于处理需要确保数据不为负且范围有限的情况，例如图像处理或特定的计数数据。

791-4、返回值

        使用UInt8Dtype创建的实例，将返回一个UInt8Dtype对象，你可以使用此对象在创建pandas数据框或系列时指定数据类型，确保数据符合无符号8位整数的标准。

791-5、说明

        无

791-6、用法

791-6-1、数据准备

无

791-6-2、代码示例

# 791、pandas.UInt8Dtype类
import pandas as pd
# 创建一个具有UInt8数据类型的Series
data = pd.Series([0, 1, 2, 255], dtype=pd.UInt8Dtype())
print(data)
print(data.dtype)  

791-6-3、结果输出

# 791、pandas.UInt8Dtype类 
# 0      0
# 1      1
# 2      2
# 3    255
# dtype: UInt8
# UInt8

792、pandas.UInt16Dtype类

792-1、语法

# 792、pandas.UInt16Dtype类
class pandas.UInt16Dtype
An ExtensionDtype for uint16 integer data.Uses pandas.NA as its missing value, rather than numpy.nan.

792-2、参数

        无

792-3、功能

        一种用于表示无符号16位整数(即范围从0到65,535的整数)的数据类型，该数据类型适用于需要存储非负数且数据范围较大的情境。

792-4、返回值

        创建UInt16Dtype的实例将返回一个UInt16Dtype对象，可以在pandas的DataFrame或Series中使用，以确保数据类型的正确性。

792-5、说明

        无

792-6、用法

792-6-1、数据准备

无

792-6-2、代码示例

# 792、pandas.UInt16Dtype类
import pandas as pd
# 创建一个具有UInt16数据类型的Series
data = pd.Series([0, 100, 65535], dtype=pd.UInt16Dtype())
print(data)
print(data.dtype)  

792-6-3、结果输出

# 792、pandas.UInt16Dtype类 
# 0        0
# 1      100
# 2    65535
# dtype: UInt16
# UInt16

793、pandas.UInt32Dtype类

793-1、语法

# 793、pandas.UInt32Dtype类
class pandas.UInt32Dtype
An ExtensionDtype for uint32 integer data.Uses pandas.NA as its missing value, rather than numpy.nan.

793-2、参数

        无

793-3、功能

        一种用于表示无符号32位整数的数据类型，能够存储的值范围是从0到4,294,967,295，它适用于需要处理较大非负整数的场景。

793-4、返回值

        创建UInt32Dtype的实例返回一个UInt32Dtype对象，可以将其应用于pandas的DataFrame或Series中，以确保数据类型的准确性。

793-5、说明

        无

793-6、用法

793-6-1、数据准备

无

793-6-2、代码示例

# 793、pandas.UInt32Dtype类
import pandas as pd
# 创建一个具有UInt32数据类型的Series
data = pd.Series([0, 100, 4294967295], dtype=pd.UInt32Dtype())
print(data)
print(data.dtype)  

793-6-3、结果输出

# 793、pandas.UInt32Dtype类 
# 0             0
# 1           100
# 2    4294967295
# dtype: UInt32
# UInt32

794、pandas.UInt64Dtype类

794-1、语法

# 794、pandas.UInt64Dtype类
class pandas.UInt64Dtype
An ExtensionDtype for uint64 integer data.Uses pandas.NA as its missing value, rather than numpy.nan.

794-2、参数

        无

794-3、功能

        一种用于表示无符号64位整数的数据类型，能够存储的值范围是从0到18,446,744,073,709,551,615，它适用于需要处理非常大非负整数的场景，尤其是在大数据分析中。

794-4、返回值

        创建UInt64Dtype的实例返回一个UInt64Dtype对象，可以将其应用于pandas的DataFrame或Series中，以确保数据类型的准确性。

794-5、说明

        无

794-6、用法

794-6-1、数据准备

无

794-6-2、代码示例

# 794、pandas.UInt64Dtype类
import pandas as pd
# 创建一个具有UInt64数据类型的Series
data = pd.Series([0, 100, 18446744073709551615], dtype=pd.UInt64Dtype())
print(data)
print(data.dtype)  

794-6-3、结果输出

# 794、pandas.UInt64Dtype类
# 0                       0
# 1                     100
# 2    18446744073709551615
# dtype: UInt64
# UInt64

795、pandas.arrays.FloatingArray类

795-1、语法

# 795、pandas.arrays.FloatingArray类
class pandas.arrays.FloatingArray(values, mask, copy=False)
Array of floating (optional missing) values.WarningFloatingArray is currently experimental, and its API or internal implementation may change without warning. Especially the behaviour regarding NaN (distinct from NA missing values) is subject to change.We represent a FloatingArray with 2 numpy arrays:data: contains a numpy float array of the appropriate dtypemask: a boolean array holding a mask on the data, True is missingTo construct an FloatingArray from generic array-like input, use pandas.array() with one of the float dtypes (see examples).See Nullable integer data type for more.Parameters:
values
numpy.ndarray
A 1-d float-dtype array.mask
numpy.ndarray
A 1-d boolean-dtype array indicating missing values.copy
bool, default False
Whether to copy the values and mask.Returns:
FloatingArray

795-2、参数

795-2-1、values(必须)：一维数组或类似一维数组的对象(如列表、元组等)，该参数用于传递浮点数的实际值，可以包含缺失值(如numpy.nan)。

795-2-2、mask(必须)：布尔数组，形状与values相同，用于指示values中的哪些元素是缺失的(True表示缺失，False表示有效)。

795-2-3、copy(可选，默认值为False)：布尔值，指定是否复制输入的values数据，如果设置为True，则会创建values的一个副本。

795-3、功能

        用于高效存储和处理包含缺失值的浮动点数数据，它通过使用布尔掩码的方式，允许数组中包含缺失的浮点数，从而能够有效地进行数据分析和处理。

795-4、返回值

        该类的实例会返回一个FloatingArray对象，它能够支持各种数组运算和数据处理方法，通过这个对象，用户可以方便地处理带有缺失值的浮点数数据。

795-5、说明

        无

795-6、用法

795-6-1、数据准备

无

795-6-2、代码示例

# 795、pandas.arrays.FloatingArray类
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个浮动数组
values = np.array([1.0, 2.0, np.nan, 4.0])
mask = np.array([False, False, True, False])
floating_array = pd.arrays.FloatingArray(values, mask)
print(floating_array)

795-6-3、结果输出

# 795、pandas.arrays.FloatingArray类
# <FloatingArray>
# [1.0, 2.0, <NA>, 4.0]
# Length: 4, dtype: Float64

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

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