Question

我有一个数据框，例如：

使用以下代码，我试图了解我的pandas数据帧的不同单元格的类型：

for i in range (len(data.columns)) :
                print (" lenth of  columns : " + str(len(data.columns)) )
                for j in range (len(data[i])) :
                    data[i][j]=re.sub(r'(\d*)\.(\d*)',r'\1,\2',str(data[i][j]))
                    print(str(data[i][j]))

                    print(" est de type : "type(data[i][j]))
                    if str(data[i][j]).isdigit():
                        print(str(data[i][j]) + " contain a number  " )

问题是当数据帧的单元格包含一个点时，pandas认为它是一个字符串。所以我使用正则表达式，以便将点更改为逗号。

但在那之后，我所有数据框单元格的类型都变为了字符串。我的问题是：我怎么知道数据帧的单元格是int还是float？我已经尝试了isinstance(x, int)

编辑：我如何计算int和float的数量，以及df.apply（type）的输出，例如，我想知道我的列的多少个单元格是int还是float

我的第二个问题是，为什么当我有2.5时，数据帧给他str类型？

    0       <class 'int'>
1       <class 'str'>
2     <class 'float'>
3     <class 'float'>
4       <class 'int'>
5       <class 'str'>
6       <class 'str'>

感谢。

Answer 1

如果您有不同类型的列，例如

>>> df = pd.DataFrame(data = {"l": [1,"a", 10.43, [1,3,4]]})
>>> df
           l
0          1
1          a
2      10.43
4  [1, 3, 4]

Pandas只会声明此Series是dtype object。但是，您只需应用type函数

即可获得每种条目类型

>>> df.l.apply(type)
0     <type 'int'>
1     <type 'str'>
2     <type 'float'>
4     <type 'list'>

但是，如果您的数据集具有非常不同的数据类型，您可能应该重新考虑其设计。

如何知道pandas数据帧单元格的类型

1 个答案: