在数据分析中，了解数据的类型是非常重要的。数据类型决定了可以对数据进行哪些操作，以及如何对数据进行分析和处理。
常用的数据类型包括：
-
数值型数据：包括整数（int）和浮点数（float）。整数用于表示没有小数部分的数字，而浮点数用于表示带有小数部分的数字。
-
字符型数据：用于表示文本数据。字符型数据可以是单个字符（char）或字符串（string）。
-
逻辑型数据：用于表示真假值。逻辑型数据只有两个取值：True和False。
此外，还有一种特殊的数据类型称为缺失值。缺失值（Missing Values）指的是数据中的空值或无效值。缺失值在数据分析中很常见，可能是由于测量或记录错误导致的。
处理缺失值是数据分析的一个重要部分。常见的处理方法包括：
-
删除缺失值：如果缺失值的比例很小，可以选择删除包含缺失值的行或列。
-
替换缺失值：可以用特定的值（如均值、中位数或众数）替换缺失值，以保持数据整体的统计特性。
-
插值：以一定的方式推断缺失值，并用推断值来填充缺失值。
通过对数据类型和缺失值的了解，可以更好地理解和分析数据，从而做出准确的决策。
这是咱们这个系列文章的最后一篇，演练的数据还是从我的第三篇文章中下载：
政安晨：快速学会～机器学习的Pandas数据技能（三）（重命名与合并）
https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/136081348
开始
在这篇文章中，你将学习如何在DataFrame或Series中进行数据类型的调查。你还将学习如何查找和替换条目。
数据类型
数据帧（DataFrame）或系列（Series）中列的数据类型被称为dtype。
您可以使用dtype属性来获取特定列的类型。例如，我们可以获取reviews数据帧中price列的dtype。
还记得吗，依旧是这段代码：
import pandas as pd
reviews = pd.read_csv("./winemag-data-130k-v2.csv", index_col=0)
pd.set_option('display.max_rows', 5)咱们加载了数据集之后，看一下它的数据类系：
reviews.price.dtype
另外，dtypes属性返回DataFrame中每一列的数据类型：
reviews.dtypes
数据类型告诉我们一些关于pandas如何在内部存储数据的信息。float64意味着它使用64位浮点数；int64表示使用类似大小的整数，依此类推。
要记住的一个特殊情况（在这里非常明显）是，完全由字符串组成的列不会获得自己的类型；相反，它们被赋予了对象类型。
可以使用astype（）函数将一种类型的列转换为另一种类型，只要这种转换有意义。例如，我们可以将points列从其现有的int64数据类型转换为float64数据类型：
reviews.points.astype('float64')
DataFrame或Series索引也有自己的数据类型(dtype)：
reviews.index.dtype
Pandas还支持更特殊的数据类型，如分类数据和时间序列数据。由于这些数据类型很少使用，我们将在本教程的后面部分省略它们。
缺失数据
缺失值的条目被赋予NaN的值，NaN代表“非数字”。出于技术原因，这些NaN值始终是float64数据类型。
Pandas提供了一些特定于缺失数据的方法。要选择NaN条目，可以使用pd.isnull()（或其伴侣pd.notnull()）。这是为以下方式而设计的：
reviews[pd.isnull(reviews.country)]
替换缺失值是一种常见操作。Pandas提供了一个非常方便的方法来解决这个问题：fillna()。fillna()提供了几种不同的策略来处理这样的数据。例如，我们可以简单地将每个NaN替换为"Unknown"：
reviews.region_2.fillna("Unknown")
或者我们可以使用在给定记录之后的第一个非空值填充每个缺失值。这被称为后向填充策略。replace（）方法在这里值得一提，因为它对于替换数据集中给定某种哨兵值的缺失数据非常方便：比如“未知”，“不公开”，“无效”等等。
我们这个系列的文章暂且告一段落，大家浏览下这个系列的文章，就可以对Pandas有个概况性了解啦！
