今天给各位分享pandas应用实例的知识，其中也会对pandas常用方法进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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深入浅出Pandas--数据类型转换
1、https：// pandas.to_numeric(arg， errors=raise， downcast=None)将参数转换为数字类型。默认返回 dtype 为 float64 或 int64 ， 具体取决于提供的数据。使用 downcast 参数获取其他 dtype 。请注意，如果传入非常大的数字，则可能会导致精度损失。
2、Pandas提供了两种主要的数据结构，即Series和DataFrame。其中，Series通常用来存储一维数组，DataFrame通常用来存储二维表格数据。这两种数据结构都具有标签索引、统一类型等特点，非常方便进行大规模数据处理和统计分析。
3、除了上面这些明显的用途， Numpy还可以用作通用数据的高效 多维容器(container) ， 定义任何数据类型。这使得Numpy 能够实现自身与各种数据库的无缝、快速集成。接下来一一解析6种Numpy函数。
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