我想观察一下数据框中有什么类型，因为我收到一条消息，指出在某些单元格中有一个元组，不应有任何元组。 好的，我知道我可以弄清楚它在哪里，但是在调查中我遇到了另一个问题，这让我感到困惑。
我想做
df.applymap(type).melt()
然后将其汇总以获得类型计数，但是即使使用applymap(type)的第一步也会引发我不理解的错误：
"'numpy.dtype' object is not callable", 'occurred at index building_id'
这个cryptinc消息试图告诉我什么？
我的数据框包含以下列：
building_id int32
primary_use int64
square_feet int32
year_built int32
day_index int64
hour int64
meter_0.0 float32
meter_1.0 float32
cloud_coverage float64
dew_temperature float64
precip_depth_1_hr float64
sea_level_pressure float64
wind float64
wind_north float64
energy_heat float64
energy_cool float64
date_year int64
period_type int64
num_days_period int64
num_days_change int64
num_days_next_period int64
没什么好看的，对吧？顺便说一句当然，上述列中的df中不包含元组。我只有一个框架，可以根据配置动态构建数据帧，如果有的话，元组可以在另一个配置中创建，但是使用上面的数据帧，我会得到上面提到的错误。
任何想法，什么原因导致错误以及如何解决？
因为这可能是第一个问题，所以我使用的版本是：
pd.__version__
Out[150]: '0.25.0'
np.__version__
Out[151]: '1.17.4'
编辑：当然，以上列类型不包含任何对象，因此.applymap(type)应该返回的内容当然仅取决于列类型，但是我最初想要的是在其中包含保护代码（如断言）我的数据生成方法可以参数化工作，也可以创建其他列类型。该代码旨在检查在生成过程中我的数据帧中是否发生了意外变化（根据原始消息的发生），以便识别这些情况并希望对其进行修复。