np.isreal行爲pandas.DataFrame和numpy.array

Question

不同我有一個array像下面

np.array(["hello","world",{"a":5,"b":6,"c":8},"usa","india",{"d":9,"e":10,"f":11}]) 

和pandasDataFrame像下面

df = pd.DataFrame({'A': ["hello","world",{"a":5,"b":6,"c":8},"usa","india",{"d":9,"e":10,"f":11}]}) 

當我申請np.isreal到DataFrame

df.applymap(np.isreal) 
Out[811]: 
     A 
0 False 
1 False 
2 True 
3 False 
4 False 
5 True 

當我做np.isreal爲numpy陣列。

np.isreal(np.array(["hello","world",{"a":5,"b":6,"c":8},"usa","india",{"d":9,"e":10,"f":11}])) 
Out[813]: array([ True, True, True, True, True, True], dtype=bool) 

我必須用在錯誤的使用情況下，np.isreal，但是你能不能幫我約爲什麼結果不同？

Answer 1

部分答案是isreal僅用於像數組一樣的第一個參數。

你想用isrealobj每個元素得到bahavior你在這裏看到：

In [11]: a = np.array(["hello","world",{"a":5,"b":6,"c":8},"usa","india",{"d":9,"e":10,"f":11}]) 

In [12]: a 
Out[12]: 
array(['hello', 'world', {'a': 5, 'b': 6, 'c': 8}, 'usa', 'india', 
     {'d': 9, 'e': 10, 'f': 11}], dtype=object) 

In [13]: [np.isrealobj(aa) for aa in a] 
Out[13]: [True, True, True, True, True, True] 

In [14]: np.isreal(a) 
Out[14]: array([ True, True, True, True, True, True], dtype=bool) 

這並沒有解決這一問題，有什麼np.isreal做的東西是不是數組類如

In [21]: np.isrealobj("") 
Out[21]: True 

In [22]: np.isreal("") 
Out[22]: False 

In [23]: np.isrealobj({}) 
Out[23]: True 

In [24]: np.isreal({}) 
Out[24]: True 

---

原來從.imag這源於因爲test that isreal does是：

return imag(x) == 0 # note imag == np.imag 

，就是這樣。

In [31]: np.imag(a) 
Out[31]: array([0, 0, 0, 0, 0, 0], dtype=object) 

In [32]: np.imag("") 
Out[32]: 
array('', 
     dtype='<U1') 

In [33]: np.imag({}) 
Out[33]: array(0, dtype=object) 

此查找該陣列上的.imag屬性。

In [34]: np.asanyarray("").imag 
Out[34]: 
array('', 
     dtype='<U1') 

In [35]: np.asanyarray({}).imag 
Out[35]: array(0, dtype=object) 

我不知道這是爲什麼沒有在字符串的情況下尚且......

Answer 2

我認爲這是Numpy的一個小錯誤，說實話。這裏Pandas只是在列中的每個項目上循環並調用np.isreal()就可以了。例如： -

>>> np.isreal("a") 
False 
>>> np.isreal({}) 
True 

我認爲這裏的悖論與的dtype=object如何對待np.real()投入去做。我的猜測是它將對象指針視爲int，因此np.isreal(<some object>)當然返回True。在像np.array(["A", {}])這樣的混合類型的數組上，數組的數量爲dtype=object，因此np.isreal()以與dtype=object一樣的方式處理所有元素（包括字符串）。

爲了清楚起見，我認爲該錯誤是np.isreal()如何處理dtype=object數組中的任意對象，但我沒有明確地證實這一點。

Answer 3

有幾件事情怎麼回事。首先，前面的答案指出np.isreal在通過ojbects時會出現奇怪的行爲。 但是，我認爲你也對applymap正在做什麼感到困惑。 Difference between map, applymap and apply methods in Pandas始終是一個很好的參考。

在這種情況下，你認爲你正在做的實際上是：

df.apply(np.isreal, axis=1) 

基本上調用np.isreal（DF），而df.applymap（np.isreal）基本上呼籲np.isreal每個df的個別元素。例如

np.isreal(df.A) 

array([ True, True, True, True, True, True], dtype=bool) 

np.array([np.isreal(x) for x in df.A]) 

array([False, False, True, False, False, True], dtype=bool)