python中的数据类型（在R中查找类似于str的内容）

Question

我想在python中找到csv文件中所有变量的数据类型。 在R中，我们可以使用str()命令实现相同的功能。

str(data_frame)

这给出了这样的输出

> str(train)
'data.frame':   891 obs. of  12 variables:
 $ PassengerId: int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ Survived   : int  0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 ...
 $ Pclass     : int  3 1 3 1 3 3 1 3 3 2 ...
 $ Name       : Factor w/ 891 levels "Abbing, Mr. Anthony",..: 109 191 358 277 16 559 520 629 417 581 ...
 $ Sex        : Factor w/ 2 levels "female","male": 2 1 1 1 2 2 2 2 1 1 ...
 $ Age        : num  22 38 26 35 35 NA 54 2 27 14 ...
 $ SibSp      : int  1 1 0 1 0 0 0 3 0 1 ...
 $ Parch      : int  0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 ...
 $ Ticket     : Factor w/ 681 levels "110152","110413",..: 524 597 670 50 473 276 86 396 345 133 ...
 $ Fare       : num  7.25 71.28 7.92 53.1 8.05 ...
 $ Cabin      : Factor w/ 148 levels "","A10","A14",..: 1 83 1 57 1 1 131 1 1 1 ...
 $ Embarked   : Factor w/ 4 levels "","C","Q","S": 4 2 4 4 4 3 4 4 4 2 ...

在python中有类似的方式吗？

Answer 1

你可能想要dtypes

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'foo': [1, 2, 3], 'bar': [1.0, 2.0, 3.0], 'baz': ['qux', 'quux', 'quuux']})
>>> df.dtypes
bar    float64
baz     object
foo      int64
dtype: object

Answer 2

判断字符串是否表示有效int的简单方法是简单地尝试将字符串转换为int并捕获ValueError异常（如果它不是合法的int 。 与float类似。 这是Python 2中的简短演示：

data = 'string 37 3.14159 word -5 0 -1.4142 text'

def datatype(s):
    try:
        int(s)
    except ValueError:
        try:
            float(s)
        except ValueError:
            return 'string'
        else:
            return 'float'
    else:
        return 'int'

for s in data.split():
    print '%-15r: %s' % (s, datatype(s))

产量

'string'       : string
'37'           : int
'3.14159'      : float
'word'         : string
'-5'           : int
'0'            : int
'-1.4142'      : float
'text'         : string

但是，正常的Python代码（通常）不会使用这样的函数：它会假设数据是正确的并且在简单的try: ... except ValueError:... else:包装转换代码try: ... except ValueError:... else: block而不是在准备好处理数据之前，使用这个疯狂的嵌套结构来测试数据。

合理的CSV在随机位置不会有不同的数据类型，因此您的代码不需要猜测给定字段中的数据类型。 OTOH，并非所有的CSV都是精心设计的...... :)