如何在python中检查列内容的数据类型？

这个问题涉及到

将创建一个空数据帧。接下来，它将充满数据。然后如何检查其任何列是否包含复杂类型

index = [np.array(['foo', 'qux'])]
columns = ["A",  "B"]
df = pd.DataFrame(index=index, columns=columns)
df.loc['foo']["A"] = 1 + 1j
df.loc['foo']["B"] = 1
df.loc['qux']["A"] = 2
df.loc['qux']["B"] = 2

print df
for type in df.dtypes:
    if type == complex:
        print type

目前，我得到的类型是

object

，它没有用处

          A  B
foo  (1+1j)  1
qux       2  2

---

考虑系列

s

s = pd.Series([1, 3.4, 2 + 1j], dtype=np.object)
s

0         1
1       3.4
2    (2+1j)
dtype: object

如果我使用

pd.to_numeric

，它会将

dtype

向上投射到

complex

（如果有）

pd.to_numeric(s).dtype

dtype('complex128')

---

您必须执行

type（df['A'].iloc[0]）

假设所有值都相同，那么

np.object

dtype用于python对象表示您可以执行

isinstance（df.A.iloc[0]，complex）

？@EdChum在我的例子中，有些值是真实的，有些是复杂的！混合数据类型会有问题，此外，如果类型不是numpy友好类型，您会发现您将失去使用pandas的性能增益，这意味着您将失去矢量化操作，您将获得的只是更容易的索引语义

（1+1j）

是一个简单的Python

复杂对象
np.complex128（1+1j）
是一个NumPy
complex128
对象。您需要将值与本机NumPy数据类型一起使用，以获取
df.dtypes
报告非对象数据类型。对于偶然发现此问题的任何其他人，您可以使用
df.apply（pd.to\u numeric）