如何识别列中的元素是整数还是字符串？答案

【问题标题】：How to identify if an element in a column is integer or a string?如何识别列中的元素是整数还是字符串？
【发布时间】：2019-08-02 00:47:21
【问题描述】：

我正在尝试识别熊猫系列中元素的整数或字符串。该列的dtype是object。

transaction id
654656
546466
654646
844886
C846464
C384448
C468788
C873316

前缀中包含C的元素为字符串，其余为整数。

我尝试使用 if else，但出现错误

for n in data_clean['transaction id']:
    if data_clean['transaction id'].is_integer():
        data_clean['transaction status'] = 1
    elif data_clean['transaction id'].is_str():
        data_clean['transaction status'] = 0

我希望输出是一个新列，如果它是一个整数，则输出为“Ordered”，如果它是一个字符串，则输出为“Cancelled”。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas

【解决方案1】：

使用pandas.Series.str.isnumeric():

df['transaction status'] = df['transaction id'].str.isnumeric().astype(int)
print(df)

输出：

  transaction id  transaction status
0         654656                   1
1         546466                   1
2         654646                   1
3         844886                   1
4        C846464                   0
5        C384448                   0
6        C468788                   0
7        C873316                   0

【讨论】：

它给出错误“无法将浮点 NaN 转换为整数”。我试过 isnull().any() 但它返回 False。

【解决方案2】：

data_clean['transaction status'] = pd.notna(pd.to_numeric(data_clean['transaction id'], errors='coerce')).astype(int)

首先，pd.to_numeric 将列转换为数字格式。因为当交易被取消时，我在行中有字符串，所以这些被作为错误拾取。设置 errors=coerce 将为这些行提供 NaN。

其次，使用 pd.notna，NaN 设置为 False，数字设置为 True。

第三，astype(int) 将 True/False 转换为 1/0。

【讨论】：

【解决方案3】：

对于你的 for 循环中的每次迭代，可能是这样的：

if type(data_clean['transaction id']) == int:
    X = 1
else:
    X = 0

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以使用np.where 定义一个条件，根据该条件您可以给出一些选择。如果您的交易有数字 ID，我们将输入Ordered，否则输入Cancelled。我希望只有这两个条件，否则你可以定义一组conditions和对应的choices

df['transaction status'] = np.where(df['transaction id'].str.isnumeric().astype(int), 'Ordered', 'Cancelled')

输出：

  transaction id transaction status
0         654656            Ordered
1         546466            Ordered
2         654646            Ordered
3         844886            Ordered
4        C846464          Cancelled
5        C384448          Cancelled
6        C468788          Cancelled
7        C873316          Cancelled

【讨论】：

请在您的答案中添加一些上下文！你认为读者会明白它的作用吗？