如何在python pandas中检查列的dtype

Question

我需要使用不同的函数来处理数值列和字符串列。我现在做的事真的很蠢：

allc = list((agg.loc[:, (agg.dtypes==np.float64)|(agg.dtypes==np.int)]).columns)
for y in allc:
    treat_numeric(agg[y])    

allc = list((agg.loc[:, (agg.dtypes!=np.float64)&(agg.dtypes!=np.int)]).columns)
for y in allc:
    treat_str(agg[y])    

有没有比这更优雅的方法？E、 g

for y in agg.columns:
    if(dtype(agg[y]) == 'string'):
          treat_str(agg[y])
    elif(dtype(agg[y]) != 'string'):
          treat_numeric(agg[y])

Answer 1

可以使用^{}访问列的数据类型：

for y in agg.columns:
    if(agg[y].dtype == np.float64 or agg[y].dtype == np.int64):
          treat_numeric(agg[y])
    else:
          treat_str(agg[y])

Answer 2

我知道这有点老生常谈，但对于熊猫19.02，你可以做到：

df.select_dtypes(include=['float64']).apply(your_function)
df.select_dtypes(exclude=['string','object']).apply(your_other_function)

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.19.2/generated/pandas.DataFrame.select_dtypes.html

Answer 3

在pandas 0.20.2中，您可以执行以下操作：

from pandas.api.types import is_string_dtype
from pandas.api.types import is_numeric_dtype

is_string_dtype(df['A'])
>>>> True

is_numeric_dtype(df['B'])
>>>> True

所以你的代码变成：

for y in agg.columns:
    if (is_string_dtype(agg[y])):
        treat_str(agg[y])
    elif (is_numeric_dtype(agg[y])):
        treat_numeric(agg[y])