我可以使用df.dtypes
检查列类型,其中df
是pandas DataFrame。但是,我的问题有点不同。我有以下DataFrame:
col1 col2
0 <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
1 <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
2 <class 'float'>
3 NaN
4 <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
df["col2"].dtypes
返回object
。
我需要创建一个新列is_timestamp
来检查col2
的值是否为pandas时间戳。为了进行测试,我尝试了以下代码:
isinstance(df_viz["col2"][0], pd._libs.tslibs.timestamps.Timestamp)
但是它返回False
。
预期输出:
col1 col2 col3
0 <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'> Yes
1 <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'> Yes
2 <class 'float'> No
3 NaN No
4 <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'> Yes
答案 0 :(得分:2)
尝试:
df_viz['col3']=(df_viz.col2.transform(lambda x:
np.where(x==pd._libs.tslibs.timestamps.Timestamp,'Yes','No')))
答案 1 :(得分:1)
您可以像这样检查每一行
df['check_datetime'] = [type(val) == datetime.datetime for val in df['datime_field']]
我不确定您的类型,可以通过(type(val))查找类型并将其放入代码中
如果您想要“是”和“否”
可以使用
df['my_col'] = np.where(df['my_col'] is True,"YES","NO)