Python 函数检查对象数据类型列值是浮点值还是字符串

我正在尝试编写一个函数，它与excel中的isnumber[column]函数相等

数据集：

feature1 feature2 feature3
  123       1.07     1
  231       2.08     3
  122        ab      4
  111       3.04     6
  555        cde     8

feature1: integer dtype
feature2: object dtype
feature3: integer dtype

我试过这段代码

for item in df.feature2.iteritems():
    if isinstance(item, float):
       print('yes')
    else:
       print('no')

我得到的结果是

 no
 no
 no
 no
 no

yes
yes
no
yes
no

但我想知道结果

 no
 no
 no
 no
 no

yes
yes
no
yes
no

当我尝试检查单个feature2值的类型时，我看到的是

type(df.feature2[0]) = str
type(df.feature2[1]) = str
type(df.feature2[2]) = str
type(df.feature2[3]) = str
type(df.feature2[4]) = str

But clearly 0,1,3 should be shown as float, but they show up as str

我做错了什么

试试这个：

for i in range(len(df["feature2"])):
    test = df.loc[i,"feature2"]
    if isinstance(test, float):
        print('yes')
    else:
        print('no')

---

这是因为

iteritems（）

返回一个元组，它是

（索引，值）

。 例如，您试图检查

（0，1.07）

或

（1，2.08）

是否为float类型，当然不是

---

如果将

df.feature2.iteritems（）

更改为

df.feature2.values

：）

iteritems正在返回一个元组，

（（123，'1.07'），1.07）

，并且由于要循环每个值，请尝试下面的代码。 您只需删除

.iteritems（）

，它就会像一个符咒一样工作

df['feature2']=[1.07,2.08,'ab',3.04,'cde']
for item in df.feature2:
    if isinstance(item,float):
       print('yes')
    else:
       print('no')

以下是您的输出：

yes
yes
no
yes
no

---

您可以这样做：

from pandas import DataFrame as df

columns = ['feature1', 'feature2', 'feature3']
data = [[123, 1.07, 1],
 [231, 2.08, 3],
 [122, 'ab', 4],
 [111, 3.04, 6],
 [555, 'cde', 8]]

df_ = df(data, columns=columns)
types = []
for k in df_:
    a = set(type(m) for m in df_[k])
    if len(a) > 1:
        types.append({k: 'object'})
    else:
        types.append({k: str(list(a)[0].__name__)})

print(types)

输出：

[{'feature1': 'int'}, {'feature2': 'object'}, {'feature3': 'int'}]

---

我认为这里有两件事需要考虑：

Dict

vs

DataFrame

数据类型（数组标量类型）和类型（内置Python类型）之间的差异-参考（）

第1点：

.iteritems（）

/

.items（）

是字典的方法，而如果处理数据类型（并根据您提供的数据判断），则很可能要经历一个数据帧，在该数据帧中，不需要使用

.iteritems（）

方法来循环每个值。旁注，

.iteritems（）

已被Python淘汰，取而代之的是

.items（）

（请参阅讨论：）

第2点：

使用numpy或Pandas时，导入到数据帧中的值的数据类型称为

dtypes

。这些需要与Python中的直接比较区别开来，Python将其称为

type

。您应该使用“数据类型”标题下的表格将

数据类型

映射到

类型

（参考：）

现在，为了回答您的问题，这段代码应该可以解决您的问题：

import pandas as pd

columns = ['feature1', 'feature2', 'feature3']
data = [[123, 1.07, 1],
        [231, 2.08, 3],
        [122, 'ab', 4],
        [111, 3.04, 6],
        [555, 'cde', 8]]

df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

for value in df.feature2:
    if isinstance(value,float):
        print('yes')
    else:
        print('no')

---

请记住，这只是测试浮点数-如果您想要任何数字、浮点数或整数，您必须将第三行更改为if isinstance（test，float）或isinstance（test，int）：如果有帮助，请注意接受并投票表决答案。谢谢：）@SaiSumanth你能告诉我有什么错误吗？我包括了我用于测试的数据帧创建行，它是从我开始工作的。另外，我正在使用python3it，实际上我的特性值是“floatstring”类型，而不是float类型。谢谢