python - 我怎么知道 Pandas 数据框单元格的类型

Question

我有一个数据框，例如:

1
1.3
2,5
4
5

使用以下代码，我想知道我的 pandas 数据框的不同单元格的类型是什么:

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  " )

问题是当数据框的一个单元格包含一个点时，pandas 认为它​​是一个字符串。所以我使用了正则表达式，为了把点变成逗号。

但在那之后，我所有的数据框单元格的类型都变成了字符串。我的问题是:我怎么知道数据框的单元格是 int 还是 float？我已经尝试过 isinstance(x, int)
编辑:如何计算 int 和 float 的数量，例如 df.apply(type) 的输出，我想知道 我的列中有多少个单元格是 int 或 float

我的第二个问题是，为什么当我有 2.5 时，数据框会给他 str 类型？

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

谢谢。

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 只会声明这个 Series是 dtype object .但是，您可以通过简单地应用 type 来获取每个条目类型。功能

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

但是，如果您有一个数据类型非常不同的数据集，您可能应该重新考虑它的设计。