pandas.DataFrame和numpy.array中的np.isreal行为不同

Question

我有一个像下面的array

np.array(["hello","world",{"a":5,"b":6,"c":8},"usa","india",{"d":9,"e":10,"f":11}])

和下面的pandas DataFrame一样

df = pd.DataFrame({'A': ["hello","world",{"a":5,"b":6,"c":8},"usa","india",{"d":9,"e":10,"f":11}]})

当我将np.isreal应用于DataFrame

df.applymap(np.isreal)
Out[811]: 
       A
0  False
1  False
2   True
3  False
4  False
5   True

当我为numpy数组做np.isreal 。

np.isreal( np.array(["hello","world",{"a":5,"b":6,"c":8},"usa","india",{"d":9,"e":10,"f":11}]))
Out[813]: array([ True,  True,  True,  True,  True,  True], dtype=bool)

我必须在错误的用例中使用np.isreal ，但是你可以帮我解释为什么结果不同吗？

Answer 1

部分答案是， isreal仅用于类似数组的第一个参数。

你想在每个元素上使用isrealobj来获得你在这里看到的行为：

In [11]: a = np.array(["hello","world",{"a":5,"b":6,"c":8},"usa","india",{"d":9,"e":10,"f":11}])

In [12]: a
Out[12]:
array(['hello', 'world', {'a': 5, 'b': 6, 'c': 8}, 'usa', 'india',
       {'d': 9, 'e': 10, 'f': 11}], dtype=object)

In [13]: [np.isrealobj(aa) for aa in a]
Out[13]: [True, True, True, True, True, True]

In [14]: np.isreal(a)
Out[14]: array([ True,  True,  True,  True,  True,  True], dtype=bool)

这确实留下了一个问题， np.isreal对不像数组的东西做了什么

In [21]: np.isrealobj("")
Out[21]: True

In [22]: np.isreal("")
Out[22]: False

In [23]: np.isrealobj({})
Out[23]: True

In [24]: np.isreal({})
Out[24]: True

---

事实证明这源于.imag因为isreal所做的测试是：

return imag(x) == 0   # note imag == np.imag

就是这样。

In [31]: np.imag(a)
Out[31]: array([0, 0, 0, 0, 0, 0], dtype=object)

In [32]: np.imag("")
Out[32]:
array('',
      dtype='<U1')

In [33]: np.imag({})
Out[33]: array(0, dtype=object)

这会在数组中查找.imag属性。

In [34]: np.asanyarray("").imag
Out[34]:
array('',
      dtype='<U1')

In [35]: np.asanyarray({}).imag
Out[35]: array(0, dtype=object)

我不知道为什么在字符串的情况下还没有设置...

Answer 2

我认为这是Numpy的一个小错误，说实话。 在这里，Pandas只是循环遍历列中的每个项目并在其上调用np.isreal() 。 例如：

>>> np.isreal("a")
False
>>> np.isreal({})
True

我认为这里的悖论与np.real()如何处理np.real() dtype=object输入有关。 我的猜测是它采用了对象指针并将其np.isreal(<some object>)一个int，所以当然np.isreal(<some object>)返回True。 在像np.array(["A", {}])这样的混合类型数组中，数组是np.isreal() dtype=object所以np.isreal()正在处理所有元素（包括字符串）的方式dtype=object 。

为了清楚np.isreal() ，我认为错误在于np.isreal()如何处理np.isreal() dtype=object数组中的任意对象，但我没有明确地证实这一点。

Answer 3

这里有几件事情要发生。 首先通过前面的答案指出， np.isreal在传递ojbects时表现np.isreal奇怪。 但是，我认为你也对applymap感到困惑。 Pandas中map，applymap和apply方法之间的区别总是很好的参考。

在这种情况下，您认为自己在做的事实上是：

df.apply(np.isreal, axis=1)

其实质上是调用np.isreal（df），而df.applymap（np.isreal）实际上是在df的每个元素上调用np.isreal。 例如

np.isreal(df.A)

array([ True,  True,  True,  True,  True,  True], dtype=bool)

np.array([np.isreal(x) for x in df.A])

array([False, False,  True, False, False,  True], dtype=bool)