如何使用熊猫获取每一行的数据类型？

Question

我有一个看起来像这样的数据框。

姓名	年龄
约翰	20.5
爱丽丝	39.1
帕姆	41.0
203921	希望

我想创建一个名为“Name_Type”的新列，返回如下：

姓名	名称_类型
约翰	真的
爱丽丝	真的
帕姆	真的
203921	错误的

年龄	年龄类型
20.5	真的
39.1	真的
41.0	真的
希望	错误的

我想检查名称列是否为字符串。 我会为 Age 做同样的事情，检查它是否是 FLOAT。

Answer 1

我希望这适用于您的情况：

df = pd.DataFrame({'Name':['John', 'Alice', 'Pam', 203921], 'Age':[20.5, 39.1, 41.0, 'Hope']})
df['Name_Type'] = [True if type(x) == str else False for x in df.Name]
df['Age_Type'] = [True if type(x) == float else False for x in df.Age]
print(df)

结果：

     Name   Age  Name_Type  Age_Type
0    John  20.5       True      True
1   Alice  39.1       True      True
2     Pam  41.0       True      True
3  203921  Hope      False     False

当所有值都是字符串时，此解决方案应该有效：

df = pd.DataFrame({'Name':['John', 'Alice', 'Pam', '203921'], 'Age':['20.5', '39.1', '41.0', 'Hope']})

def is_float(x):
    try:
        float(x)
        return True
    except:
        return False

df['Name_Type'] = ~df.Name.str.isnumeric()    
df['Age_Type'] = df.Age.apply(is_float)