pandas.DataFrame和numpy.array中的np.isreal行為不同

Question

我有一個像下面的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一樣

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

當我將np.isreal應用於DataFrame

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

當我為numpy數組做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)

我必須在錯誤的用例中使用np.isreal ，但是你可以幫我解釋為什么結果不同嗎？

Answer 1

部分答案是， isreal僅用於類似數組的第一個參數。

你想在每個元素上使用isrealobj來獲得你在這里看到的行為：

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)

這確實留下了一個問題， np.isreal對不像數組的東西做了什么

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

---

事實證明這源於.imag因為isreal所做的測試是：

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

就是這樣。

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)

這會在數組中查找.imag屬性。

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

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

我不知道為什么在字符串的情況下還沒有設置...

Answer 2

我認為這是Numpy的一個小錯誤，說實話。 在這里，Pandas只是循環遍歷列中的每個項目並在其上調用np.isreal() 。 例如：

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

我認為這里的悖論與np.real()如何處理np.real() dtype=object輸入有關。 我的猜測是它采用了對象指針並將其np.isreal(<some object>)一個int，所以當然np.isreal(<some object>)返回True。 在像np.array(["A", {}])這樣的混合類型數組中，數組是np.isreal() dtype=object所以np.isreal()正在處理所有元素（包括字符串）的方式dtype=object 。

為了清楚np.isreal() ，我認為錯誤在於np.isreal()如何處理np.isreal() dtype=object數組中的任意對象，但我沒有明確地證實這一點。

Answer 3

這里有幾件事情要發生。 首先通過前面的答案指出， np.isreal在傳遞ojbects時表現np.isreal奇怪。 但是，我認為你也對applymap感到困惑。 Pandas中map，applymap和apply方法之間的區別總是很好的參考。

在這種情況下，您認為自己在做的事實上是：

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

其實質上是調用np.isreal（df），而df.applymap（np.isreal）實際上是在df的每個元素上調用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)