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Python Pandas 类型检查函数用法
Pandas 库中 pandas.api.types 模块下的五个常用类型检查函数：is_file_like、is_list_like、is_named_tuple、is_iterator 和 is_bool。详细说明了各函数的语法、参数、功能及返回值，并提供了具体的代码示例和结果输出，帮助开发者在数据处理过程中快速验证对象类型。
Pandas 库中 pandas.api.types 模块下的五个常用类型检查函数：is_file_like、is_list_like、is_named_tuple、is_iterator 和 is_bool。详细说明了各函数的语法、参数、功能及返回值，并提供了具体的代码示例和结果输出，帮助开发者在数据处理过程中快速验证对象类型。
pandas.api.types.is_file_like(obj)
Check if the object is a file-like object. For objects to be considered file-like, they must be an iterator AND have either a read and/or write method as an attribute. Note: file-like objects must be iterable, but iterable objects need not be file-like.
用于在读取数据时确保传入的对象是合法的文件对象或文件路径，在处理文件输入时非常有用，可以避免在读取不合法的对象时发生错误。
如果 obj 是文件对象或文件路径，返回 True；否则，返回 False。
import pandas as pd
# 检查文件路径
file_path = 'data.csv'
print(pd.api.types.is_file_like(file_path))
# 检查文件对象
with open('data.csv', 'r') as file_obj:
print(pd.api.types.is_file_like(file_obj))
# 检查非文件对象
non_file_obj = 123
print(pd.api.types.is_file_like(non_file_obj))
False
True
False
pandas.api.types.is_list_like(obj, allow_sets=True)
Check if the object is list-like. Objects that are considered list-like are for example Python lists, tuples, sets, NumPy arrays, and Pandas Series. Strings and datetime objects, however, are not considered list-like.
用于检查给定的对象是否类似于列表。
如果对象类似于列表，则返回 True；否则，返回 False。
import pandas as pd
# 测试不同的对象
print(pd.api.types.is_list_like([1, 2, 3]))
print(pd.api.types.is_list_like((1, 2, 3)))
print(pd.api.types.is_list_like(pd.Series([1, 2, 3])))
print(pd.api.types.is_list_like("hello"))
print(pd.api.types.is_list_like({1, 2, 3}, allow_sets=True))
print(pd.api.types.is_list_like({1, 2, 3}, allow_sets=False))
True
True
True
False
True
False
pandas.api.types.is_named_tuple(obj)
Check if the object is a named tuple.
检查给定的对象是否是一个命名元组，命名元组是一种特殊的元组类型，它的元素可以通过名称访问，而不仅仅是通过索引访问。
如果给定的对象是命名元组，则返回 True；否则，返回 False。
from collections import namedtuple
import pandas as pd
# 创建一个命名元组
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(10, 20)
# 使用 is_named_tuple 检查
print(pd.api.types.is_named_tuple(p))
# 检查一个普通元组
normal_tuple = (10, 20)
print(pd.api.types.is_named_tuple(normal_tuple))
True
False
pandas.api.types.is_iterator(obj)
Check if the object is an iterator. This is intended for generators, not list-like objects.
用于判断给定的对象是否为迭代器，迭代器是一种特殊的对象，它可以逐个返回序列中的元素，而无需将整个序列加载到内存中，该函数可以帮助你确定某个对象是否支持迭代操作。
True: 如果给定的对象是迭代器，则返回 True。False: 如果给定的对象不是迭代器，则返回 False。import pandas as pd
# 创建一个列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 检查列表是否是迭代器
print(pd.api.types.is_iterator(my_list))
# 创建一个迭代器
my_iterator = iter(my_list)
# 检查迭代器是否是迭代器
print(pd.api.types.is_iterator(my_iterator))
False
True
pandas.api.types.is_bool(obj)
Return True if given object is boolean.
用于判断给定的对象是否是布尔类型 (即 True 或 False)，在数据处理和分析中，有时需要确定某些列或数据是否是布尔类型，该函数可以帮助你快速进行检查。
True: 如果给定的对象是布尔类型，则返回 True。False: 如果给定的对象不是布尔类型，则返回 False。import pandas as pd
# 检查整数和布尔值
print(pd.api.types.is_bool(1))
print(pd.api.types.is_bool(True))
# 检查字符串和浮点数
print(pd.api.types.is_bool("True"))
print(pd.api.types.is_bool(1.0))
False
True
False
False
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