python中的数据类型（在R中寻找类似于str的东西）答案

【问题标题】：datatype in python (looking for something similar to str in R)python中的数据类型（在R中寻找类似于str的东西）
【发布时间】：2016-02-15 17:42:28
【问题描述】：

我想在 python 的 csv 文件中查找所有变量的数据类型。在 R 中，我们可以使用 str() 命令实现相同的目的。

str(data_frame)

这给出了这样的输出

> str(train)
'data.frame':   891 obs. of  12 variables:
 $ PassengerId: int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ Survived   : int  0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 ...
 $ Pclass     : int  3 1 3 1 3 3 1 3 3 2 ...
 $ Name       : Factor w/ 891 levels "Abbing, Mr. Anthony",..: 109 191 358 277 16 559 520 629 417 581 ...
 $ Sex        : Factor w/ 2 levels "female","male": 2 1 1 1 2 2 2 2 1 1 ...
 $ Age        : num  22 38 26 35 35 NA 54 2 27 14 ...
 $ SibSp      : int  1 1 0 1 0 0 0 3 0 1 ...
 $ Parch      : int  0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 ...
 $ Ticket     : Factor w/ 681 levels "110152","110413",..: 524 597 670 50 473 276 86 396 345 133 ...
 $ Fare       : num  7.25 71.28 7.92 53.1 8.05 ...
 $ Cabin      : Factor w/ 148 levels "","A10","A14",..: 1 83 1 57 1 1 131 1 1 1 ...
 $ Embarked   : Factor w/ 4 levels "","C","Q","S": 4 2 4 4 4 3 4 4 4 2 ...

python中有没有类似的方法？

【问题讨论】：

表中的所有变量 什么是表？
@KevinGuan - 这是一个 csv 文件。
在 Python 中没有自动执行此操作的方法，但您可以使用 .format() 指令手动执行此操作
@SilvioMayolo - 感谢您提供的信息
我认为df.info() 和pandas 是相似的。更多这里pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/…

标签： python python-2.7 csv pandas

【解决方案1】：

你可能想要dtypes

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'foo': [1, 2, 3], 'bar': [1.0, 2.0, 3.0], 'baz': ['qux', 'quux', 'quuux']})
>>> df.dtypes
bar    float64
baz     object
foo      int64
dtype: object

【讨论】：

【解决方案2】：

判断字符串是否表示有效int 的简单方法是尝试将字符串转换为int，并在它不是合法的int 时捕获ValueError 异常。与float 类似。这是 Python 2 中的简短演示：

data = 'string 37 3.14159 word -5 0 -1.4142 text'

def datatype(s):
    try:
        int(s)
    except ValueError:
        try:
            float(s)
        except ValueError:
            return 'string'
        else:
            return 'float'
    else:
        return 'int'

for s in data.split():
    print '%-15r: %s' % (s, datatype(s))

输出

'string'       : string
'37'           : int
'3.14159'      : float
'word'         : string
'-5'           : int
'0'            : int
'-1.4142'      : float
'text'         : string

但是，普通的 Python 代码（通常）不会使用这样的函数：它会假设数据是正确的，并将转换代码包装在一个简单的 try: ... except ValueError:... else: 块中，而不是使用那个疯狂的嵌套结构来测试数据在你准备好处理它之前。

合理的 CSV 在随机位置不会有不同的数据类型，因此您的代码不需要猜测给定字段中的数据类型。 OTOH，并非所有 CSV 都经过精心设计... :)

【讨论】：

另外，看看ast.literal_eval 来处理所有Python 文字（不使用不安全的eval）。让我们进行一次调用以酌情转换为int 或float。
这个问题是关于一个简单的 CSV 文件，所以我只是展示一个简单的解决方案，它不需要新 Python 程序员不需要打扰的高级模块（如 ast )，或第 3 方模块。如果他们想要使用pandas（例如）的解决方案，那么他们可以在问题中提到这一点（并添加适当的标签）。
ast 作为一个整体：坚果，同意。 ast.literal_eval 特别有用。不是说它需要在答案中，但人们应该知道它，因为它根本不容易找到。
@ShadowRanger：很好，ast.literal_eval 确实有它的用途。 OTOH，新的 Python 程序员需要了解使用 try:..except 和 EAFP 原则的标准技术，恕我直言。