獲取熊貓

Question

同一系列中的不同數據類型，比方說，我們有一個熊貓系列包含如下（字符串，整數和日期時間）

數據類型的混合。如果我檢查的diff_series（diff_series.dtype）的D型，它告訴我這是一個預期的對象。我想獲得系列中的不同數據類型。我有以下列表理解，它讓我在一系列獨特的dtypes。

import datetime 
import pandas as pd 

>> diff_series = pd.Series(['1','2',3,"random_text",datetime.datetime.now()]) 
>> set([type(i) for i in diff_series]) 

    set([<type 'str'>, <type 'datetime.datetime'>, <type 'int'>]) 

但我覺得應該有一個更有效率（pandonic）的方式去做這件事？

我試圖

>> diff_series.get_dtype_counts() 

    object 1 
    dtype: int64 

這不是什麼即時尋找。有任何想法嗎 ？

Answer 1

這應該是更pandonic：

diff_series.apply(type) 

0     <type 'str'> 
1     <type 'str'> 
2     <type 'int'> 
3     <type 'str'> 
4 <type 'datetime.datetime'> 
dtype: object 

Answer 2

我們可以這樣做：

In [4]: diff_series.map(type).value_counts() 
Out[4]: 
<class 'str'>     3 
<class 'datetime.datetime'> 1 
<class 'int'>     1 
dtype: int64 

或者，還不如 「全力以赴」：

In [5]: diff_series.map(type).value_counts().index.values 
Out[5]: array([<class 'str'>, <class 'datetime.datetime'>, <class 'int'>], dtype=object)