Python 在argparse中使用numpy数据类型

我正在设置一个Argparse解析器，以便通过shell读取一些用户输入。输入将用于从包含字符串和数字的数据框中提取数据。我想在Argparse

中自动设置
type=
参数。添加_argument（）

以匹配相应列的数据类型

我的想法是像这样设置Argparse参数，其中inputdata是数据帧：

for c in inputdata.columns:
        inputname= c
        inputtype= np.dtype(inputdata[c])
        parser.add_argument("--"+inputname, type=inputtype)

但是，这不起作用：Python会引发一个

ValueError:dtype（'int64'）不可调用

。我想这是因为我没有正确地向它提供Numpy文件类型；例如，如果将inputtype设置为float，则所有操作都按照计划进行。如果手动输入

type=np.int64

，Argparse对此也没有问题

• 如何让它接受数据帧中的文件类型，即上面所示的循环中的int64和object？我也尝试了一些选项，例如

  dtype.type

  ，但没有任何效果

• 或者这是不可能的？Argparse只声明

通用内置类型和函数可以直接用作类型参数的值

但正如我在上面所说的，如果显式地放入numpy数据类型，它看起来很好

谢谢你的帮助

使用

inputtype = np.dtype(inputdata[c]).type

或

---

.type

属性是可调用的，可用于创建该数据类型的新实例。

在此上下文中，

可调用的

通常是一个函数，它从输入中获取字符串并将其转换为其他内容。如果输入字符串格式不正确，则会引发错误<代码>np.int64（'123'）有效

np.dtype（'int64'）（'123'）

没有。

inputtype = inputdata[c].dtype.type