Python 检查整个对象列是否为字符串

即使数据类型是object，如何检查列是字符串还是其他类型（例如int或float）

（理想情况下，我希望此操作矢量化，而不是

applymap

检查每一行…）

导入io
#美国邮政编码
df1_str=“”id，邮政
1,12345
2,90210
3,"""
df1=pd.read\U csv（io.StringIO（df1\U str））
df1[“postal”]=df1[“postal”]。astype（“O”）#是一个对象（由于第3行为空，因此类型为float）

df1

和

df2

在执行

df[“posal”]时返回
object
。数据类型

• 但是，

  df2

  有

  .str

  方法，例如

  df2[“postal”].str.lower（）

  ，但

  df1

  没有
• 类似地，

  df1

  可以对其进行数学运算，例如

  df1*2

---

这与其他SO问题不同。他们询问一列（而不是整个列）中是否有字符串。e、 g:

您可以使用：

从文档中：

有效地推断传递的val或类似列表的值数组的类型。返回描述类型的字符串

---

试试看：但是，我通常使用pd.to_numeric，而不会出现严重的性能问题。如果pandas开发人员将来在df.info（）中包含一个可选参数，那就太酷了。它可以显示每列中每种数据类型的值计数，也可以是可选参数。

# British post codes
df2_str = """id,postal
1,EC1
2,SE1
3,W2"""
df2 = pd.read_csv(io.StringIO(df2_str))
df2["postal"] = df2["postal"].astype("O")  # is an object (of type string)

>>> pd.api.types.infer_dtype(df2["postal"])
'string'
>>> pd.api.types.infer_dtype(df1["postal"])
'floating'