如何在Pandas DataFrame中檢查列值的類型

Question

我可以使用df.dtypes檢查列類型，其中df是pandas DataFrame。 但是，我的問題有點不同。 我有以下DataFrame：

col1 col2
0    <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
1    <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
2    <class 'float'>
3    NaN
4    <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>

df["col2"].dtypes返回object 。

我需要創建一個新列is_timestamp ，它將檢查col2值是否為pandas時間戳。 為了進行測試，我嘗試了以下代碼：

isinstance(df_viz["col2"][0], pd._libs.tslibs.timestamps.Timestamp)

但是它返回False 。

預期輸出：

col1 col2                                                 col3
0    <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>   Yes
1    <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>   Yes
2    <class 'float'>                                      No
3    NaN                                                  No
4    <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>   Yes

Answer 1

嘗試：

df_viz['col3']=(df_viz.col2.transform(lambda x:
  np.where(x==pd._libs.tslibs.timestamps.Timestamp,'Yes','No')))

Answer 2

您可以像這樣檢查每一行

df['check_datetime'] = [type(val) == datetime.datetime for val in df['datime_field']]

我不確定您的類型，可以通過（type（val））查找類型並將其放入代碼中

如果您想要“是”和“否”

可以使用

df['my_col'] = np.where(df['my_col'] is True,"YES","NO)

我的嘗試代碼