如何判断 pandas 数据框中的列是否为 datetime 类型？如何判断一列是否为数字？答案

【问题标题】：How do I tell if a column in a pandas dataframe is of type datetime? How do I tell if a column is numerical?如何判断 pandas 数据框中的列是否为 datetime 类型？如何判断一列是否为数字？
【发布时间】：2017-08-30 01:34:08
【问题描述】：

我正在尝试根据它们是否为日期类型来过滤熊猫数据框中的列。我可以弄清楚哪些是，但随后必须解析该输出或手动选择列。我想自动选择日期列。这是我到目前为止的示例 - 在这种情况下，我只想选择“date_col”列。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['Feb-2017', 1, 2],
                   ['Mar-2017', 1, 2],
                   ['Apr-2017', 1, 2],
                   ['May-2017', 1, 2]], 
                  columns=['date_str', 'col1', 'col2'])
df['date_col'] = pd.to_datetime(df['date_str'])
df.dtypes

输出：

date_str            object
col1                 int64
col2                 int64
date_col    datetime64[ns]
dtype: object

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy dataframe

【解决方案1】：

我刚遇到这个问题，发现@charlie-haley 的回答对于我的用例来说不够笼统。特别是np.datetime64 似乎与datetime64[ns, UTC] 不匹配。

df['date_col'] = pd.to_datetime(df['date_str'], utc=True)
print(df.date_str.dtype)  # datetime64[ns, UTC]

您还可以扩展 dtypes 列表以包含其他类型，但这似乎不是未来兼容性的好解决方案，因此我最终使用了 pandas api 中的 is_datetime64_any_dtype 函数。

在：

from pandas.api.types import is_datetime64_any_dtype as is_datetime

df[[column for column in df.columns if is_datetime(df[column])]]

输出：

                   date_col
0 2017-02-01 00:00:00+00:00
1 2017-03-01 00:00:00+00:00
2 2017-04-01 00:00:00+00:00
3 2017-05-01 00:00:00+00:00

【讨论】：

尽管严格来说是正确的，但我想指出的是，这个解决方案没有检测到datetime.date 字段

【解决方案2】：

Pandas 有一个很酷的函数select_dtypes，它可以将排除或包含（或两者）作为参数。它根据 dtypes 过滤数据框。因此，在这种情况下，您需要包含 dtype np.datetime64 的列。要按整数过滤，您可以使用[np.int64, np.int32, np.int16, np.int]，对于浮点数：[np.float32, np.float64, np.float16, np.float]，仅按数字列过滤：[np.number]。

df.select_dtypes(include=[np.datetime64])

输出：

    date_col
0   2017-02-01
1   2017-03-01
2   2017-04-01
3   2017-05-01

在：

df.select_dtypes(include=[np.number])

输出：

    col1    col2
0   1       2
1   1       2
2   1       2
3   1       2

【讨论】：

【解决方案3】：

有点丑的 Numpy 替代方案：

In [102]: df.loc[:, [np.issubdtype(t, np.datetime64) for t in df.dtypes]]
Out[102]:
    date_col
0 2017-02-01
1 2017-03-01
2 2017-04-01
3 2017-05-01

In [103]: df.loc[:, [np.issubdtype(t, np.number) for t in df.dtypes]]
Out[103]:
   col1  col2
0     1     2
1     1     2
2     1     2
3     1     2

【讨论】：

【解决方案4】：

此代码自动识别日期列并将数据类型从对象更改为“datetime64[ns]”。获得日期数据类型后，您可以轻松执行其他操作。

for col in data.columns:
    if data[col].dtype == 'object':
        try:
            data[col] = pd.to_datetime(data[col])
        except ValueError:
            pass

【讨论】：

【解决方案5】：

最近我需要检查列的任何元素是日期还是数字

我的方法是，尝试转换为类型（日期时间或数字），然后检查是否有任何元素为空

pd.to_datetime( data_temp.eval('col_name'), format='%d/%m/%Y', errors='coerce')

输出：

0   2010-09-16
1   2010-09-16
2   2018-06-04
3          NaT
4          NaT
5   2018-11-30

然后使用isnull()检查元素是否可以转换

pd.to_datetime( data_temp.eval('col_name'), format='%d/%m/%Y', errors='coerce').isnull().any()

这将返回 True，因为最后一个元素是 null/NaT

检查数字

data_temp.eval('col_name').astype(str).str.isnumeric().all()

如果列上的所有元素都是数字，这将返回 True

两者都会返回一个 numpy.bool_，但如果需要，它可以很容易地转换为 bool

type(pd.to_datetime( data_temp.eval(name), format='%d/%m/%Y', errors='coerce').isnull().any())

输出：

numpy.bool_

--

type(bool(pd.to_datetime( data_temp.eval(name), format='%d/%m/%Y', errors='coerce').isnull().any()))

输出：

bool

【讨论】：

【解决方案6】：

这应该适用于其中包含时区信息的日期时间。在这里，我将一个日期时间对象（最初存储为对象）转换为日期时间，然后将其本地化。

我的初始日期时间值如下所示

2021-06-15 23:35:00+05:30

for i,j in zip(data.dtypes.index,data.dtypes.values):
    if type(j) ==  pd.core.dtypes.dtypes.DatetimeTZDtype:
        data[i] = pd.to_datetime(data[i],utc=True)
        data[i] = data[i].dt.tz_convert(tz='Asia/Kolkata')
        data[i] = data[i].dt.tz_localize(tz=None)

【讨论】：