在argpars中使用numpy数据类型

Question

我正在设置一个Argparse解析器，以便通过shell读取一些用户输入。输入将用于从包含字符串和数字的pandas数据帧中提取数据。我想自动设置Argparse .add_argument()中的type=参数，以匹配相应列的数据类型。在

我的想法是设置Argparse参数，其中inputdata是数据帧：

for c in inputdata.columns:
        inputname= c
        inputtype= np.dtype(inputdata[c])
        parser.add_argument("--"+inputname, type=inputtype)

但是，这不起作用：Python引发了一个ValueError: dtype('int64') is not callable。我想这是因为我没有正确地输入Numpy文件类型；如果我将inputtype设置为float，那么一切都会按照计划进行。如果我手动输入type=np.int64，Argparse对此也没有问题。在

• 如何让它接受数据帧中的文件类型，即上面所示循环中的int64和object？我也尝试了一些选项here，例如dtype.type，但没有任何效果。

• 或者这是不可能的吗？Argparsedocs只声明

Common built-in types and functions can be used directly as the value of the type argument

但正如我上面所说的，如果显式地放入numpy数据类型，它似乎没问题。在

谢谢你的帮助！在

Answer 1

使用

inputtype = np.dtype(inputdata[c]).type

或者

^{pr2}$

.type属性是可调用的，可用于创建该数据类型的新实例。在