python - tablas - cómo verificar el tipo de una columna en pandas pitón

recorrer data frame pandas

Question

Necesito usar diferentes funciones para tratar columnas numéricas y columnas de cadenas. Lo que estoy haciendo ahora es realmente tonto:

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])

¿Hay una manera más elegante de hacer esto? P.ej

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

En pandas 0.20.2 puedes hacer:

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

Entonces tu código se convierte en:

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])

Answer 2

Puede acceder al tipo de datos de una columna con dtype :

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 3

Sé que esto es un hilo viejo, pero con los pandas 19.02, puedes:

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 4

Si desea marcar el tipo de una columna de marco de datos como una cadena, puede hacer:

df[''A''].dtype.kind

Un ejemplo:

In [8]: df = pd.DataFrame([[1,''a'',1.2],[2,''b'',2.3]])
In [9]: df[0].dtype.kind, df[1].dtype.kind, df[2].dtype.kind
Out[9]: (''i'', ''O'', ''f'')

La respuesta para tu código:

for y in agg.columns:
if(agg[y].dtype.kind == ''f'' or agg[y].dtype.kind == ''i''):
treat_numeric(agg[y])
else:
treat_str(agg[y])