小编这次要给大家分享的是python中的type(), dtype(), astype()有什么区别，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。
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
看完这篇关于python中的type(), dtype(), astype()有什么区别的文章，如果觉得文章内容写得不错的话，可以把它分享出去给更多人看到。
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