Python 如何知道数据帧单元的类型

我有一个数据帧，例如：

1
1.3
2,5
4
5

通过以下代码，我试图了解熊猫数据帧的不同单元格的类型：

for i in range (len(data.columns)) :
                print (" lenth of  columns : " + str(len(data.columns)) )
                for j in range (len(data[i])) :
                    data[i][j]=re.sub(r'(\d*)\.(\d*)',r'\1,\2',str(data[i][j]))
                    print(str(data[i][j]))

                    print(" est de type : "type(data[i][j]))
                    if str(data[i][j]).isdigit():
                        print(str(data[i][j]) + " contain a number  " )

问题是，当数据帧的一个单元格包含一个点时，pandas认为它是一个字符串。所以我用正则表达式，把点变成逗号

但是在那之后，我所有的数据帧单元格的类型都变成了字符串。我的问题是：如何知道数据帧的单元格是int还是float？我已经尝试了

isinstance（x，int）

编辑：如何使用df.apply（type）的输出计算int和float的数量例如，我想知道我的列中有多少单元格是int或float

我的第二个问题是，为什么当我有2.5时，数据帧会给他str类型

    0       <class 'int'>
1       <class 'str'>
2     <class 'float'>
3     <class 'float'>
4       <class 'int'>
5       <class 'str'>
6       <class 'str'>

0
1.
2.
3.
4.
5.
6.

---

谢谢。

如果您有不同类型的专栏，例如

>>> df = pd.DataFrame(data = {"l": [1,"a", 10.43, [1,3,4]]})
>>> df
           l
0          1
1          a
2      10.43
4  [1, 3, 4]

Pandas将只声明此

系列

属于数据类型

对象

。但是，只需应用

type

函数即可获得每个条目类型

>>> df.l.apply(type)
0     <type 'int'>
1     <type 'str'>
2     <type 'float'>
4     <type 'list'>

>>df.l.apply（类型）
0
1.
2.
4.

---

但是，如果数据集具有非常不同的数据类型，则可能应该重新考虑其设计。

df['col_name'].dtype

？欢迎使用SO。请提供一份报告。另请参见：列的可能副本不会有混合的数据类型，它将默认为某个

对象

类型如果它是混合的Hanks，我想知道为什么在我的panda数据框中，带点的数字2.5是一个？

2.5

是一个浮点数<代码>“2.5”是一个str。默认情况下，您必须手动将所有数字转换为浮点/整数。熊猫通常能正确推断类型。但是混合类型很难做到这一点。答案很好，但我相信OP要求的是一个完整的数据帧，而不仅仅是一列。例如，如果我执行

df.apply（type）

，它将打印出每列的类型，而不是每个单元格的类型。@如果需要每个单元格，请使用

df.applymap（type）