如何检查 pandas 列中的混合类型 - Python

当涉及到pandas数据的处理时，可能会遇到列中包含不同的数据类型的情况，称为混合类型。这会导致许多问题。为了解决这个问题，我们需要找出哪些列具有混合类型。在本文中，我们将讨论如何检查pandas列中的混合类型。

方法一：使用dtype

我们可以使用dtype属性检查列的数据类型。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
                   'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4.5, 5.6, 6.7],
                   'C': ['a', 'b', 'c']
                   })

print(df.dtypes)

输出结果：

A      int64
B    float64
C     object

这里使用的是dtypes函数，它返回一个由所有列及其数据类型组成的pandas Series。从上面的输出可以看出，列A的数据类型为int64，列B的数据类型为float64，而列C的数据类型为object。

如果我们希望更具体地了解每个元素的数据类型，我们可以使用dtype属性检查每个单独元素的数据类型。

print(df['C'].apply(type))

输出结果：

0    <class 'str'>
1    <class 'str'>
2    <class 'str'>

这里我们对列C使用了apply()函数，它将type()函数应用于每个元素，返回每个元素的数据类型。

方法二：使用infer_objects

使用infer_objects()函数来尝试将DataFrame的列转换为最合适的数据类型。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
                   'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4.5, 5.6, 6.7],
                   'C': ['a', 'b', 'c']
                   })

df['D'] = pd.Series(['1', '2', '3.0'])

print(df.dtypes)

df = df.infer_objects()

print(df.dtypes)

输出结果：

A      int64
B    float64
C     object
D     object
dtype: object

A      int64
B    float64
C     object
D    float64
dtype: object

这里的DataFrame df包含四个列，其中A列具有整数(int64)类型，B列具有浮点(float64)类型，C列具有对象(object)类型，D列具有字符串类型。但是，D列中还包含一个浮点数，这会导致该列的数据类型被错误分类。使用infer_objects()函数，pandas会根据每列的元素进行推断，自动更正错误。

方法三：使用get_dtype_counts

我们可以使用get_dtype_counts()函数来查找混合类型的列。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
                   'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4.5, 5.6, 6.7],
                   'C': ['a', 'b', 'c']
                   })

print(df.get_dtype_counts())

输出结果：

float64    1
int64      1
object     1
dtype: int64

这里，get_dtype_counts()函数返回每种数据类型在DataFrame中出现的次数。从上面的输出可以看出，该DataFrame中有1个浮点型(float64)列，1个整型(int64)列和1个对象(object)类型列。

方法四：使用value_counts

我们可以使用value_counts()函数找出对象(object)类型列中各个元素的值。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
                   'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4.5, 5.6, 6.7],
                   'C': ['a', 'b', 'c']
                   })

print(df['C'].value_counts())

输出结果：

c    1
a    1
b    1
Name: C, dtype: int64

这里我们使用了value_counts()函数，对列C中每个值进行计数，并返回一个Series，可以看到，该列中的每个值出现了一次。

结论

在pandas中，使用以上任意一种方法都能有效的检查pandas列中是否存在混合类型，如果存在任何混合类型相关的问题，都可以通过这些方法来解决。