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<分区>
玩具数据框:
>>> df = pd.DataFrame({'a': ['the', 'this'], 'b': [5, 2.3], 'c': [8, 11], 'd': ['the', 7]})
产量:
>>> df
a b c d
0 the 5.0 8 the
1 this 2.3 11 7
和:
>>> df.dtypes
a object
b float64
c int64
d object
dtype: object
但我真正想做的是执行df.apply，这样我就可以对列中的值执行一些操作，如果该列/系列是字符串类型。
所以我想我可以简单地做一些事情:
>>> df.apply(lambda x: if x.dtype == 'object' and <the other check I care about>)
但它并没有像我预期的那样工作，一切都是对象。要验证，请尝试:
>>> df.apply(lambda x: x.dtype == 'object')
a True
b True
c True
d True
dtype: bool
为了了解发生了什么，我尝试了以下操作:
>>> def tmp_fn(val, typ):
... if val.dtype == typ:
... print(type(val))
... print(val.dtype)
然后
>>> df.apply(lambda x: tmp_fn(x, 'object'))
<class 'pandas.core.series.Series'>
object
<class 'pandas.core.series.Series'>
object
<class 'pandas.core.series.Series'>
object
<class 'pandas.core.series.Series'>
object
a None
b None
c None
d None
dtype: object
现在我知道发生了什么:pandas 系列被解释为一个系列。看起来很容易解决。
但是，事实上，它并没有像在其他情况下正常工作的系列那样工作。例如，如果我尝试:
>>> df.a.dtype
dtype('O')
>>> df.b.dtype
dtype('float64')
它们都按我的预期工作，并为我提供了系列内部的对象类型，而不是简单的事实，即它是一个系列。
但尽我所能，我无法找到一种方法来在 pandas.DataFrame.apply 中复制相同类型的行为。这里发生了什么？我怎样才能让系列像往常一样运行？换句话说，如何让 pandas.DataFrame.apply 像 pandas.Series 一样工作？直到现在我才知道/意识到他们的行为并不相同。
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