Python 为什么isinstance（）会根据实现为同一数据返回不同的值？

我有一个熊猫数据框

df

，我想在这里检查数据类型

import pandas as pd
import numpy as np

df
>>> a1    a2    a3    a4
0   5     10.08 22.9  50.45
1   25    13.80 43.0  NaN
2   2     8.30  15.0  17.00
print(df.dtypes)
>>>
a1        int64
a2     float64
a3     float64
a4     float64
dtype: object

我有一个检查数据类型的函数，即值是否是标量

def isScalar(a):
    if isinstance(a, (int, float, np.int64, np.float64)):
        return True
    else:
        return False

现在，如果我跑

df.applymap(isScalar)
>>> a1      a2      a3      a3      
0   False   True    True    True
1   False   True    True    True
2   False   True    True    True

我们看到

a1

列都是False，如果我通过

isScalar（）

---

这是怎么回事？

df.applymap（isScalar）

返回的

a1

值应该都是真的。

我无法重现您的问题。我得到了所有的

True

值，结果证明这是python版本的问题。我有Python2.7和Python3.7环境，它们都有与numpy相同的pandas版本（分别为0.23.4和1.15.4）。在Python2.7中，我得到了问题中提出的错误。在Python3.7中，我没有。不过，知道为什么会发生这种情况还是很好的。即使在2.7上，我也无法复制：

print(type(df.a1[1]))
>>> numpy.int64
print(isScalar(df.a1[1]))
>>> True