檢查數據幀列是否爲分類

我似乎無法得到一個簡單的dtype檢查與Pandas在v0.15 +中改進的分類工作。基本上我只想要is_categorical(column) -> True/False之類的東西。檢查數據幀列是否爲分類

import pandas as pd 
import numpy as np 
import random 

df = pd.DataFrame({ 
    'x': np.linspace(0, 50, 6), 
    'y': np.linspace(0, 20, 6), 
    'cat_column': random.sample('abcdef', 6) 
}) 
df['cat_column'] = pd.Categorical(df2['cat_column'])

我們可以看到，dtype的分類欄是「類別」：

df.cat_column.dtype 
Out[20]: category

，通常我們可以通過只比較名稱的D型的做一個D型細胞檢查：

df.x.dtype == 'float64' 
Out[21]: True

但是，當試圖檢查x列是否是明確的時，這似乎不起作用：

df.x.dtype == 'category' 
--------------------------------------------------------------------------- 
TypeError         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-22-94d2608815c4> in <module>() 
----> 1 df.x.dtype == 'category' 

TypeError: data type "category" not understood

有沒有辦法在pandas v0.15 +中進行這些類型的檢查？

來源

2014-11-14 Marius

所以除了下面solns，所述canoncial方式來選擇列> = 0.15.0是''df.select_dtypes（包括= [ '類別']）'' – Jeff

這可能需要做的與事實t與來自numpy的其他數據類型相比，帽子'category'是pandas添加的數據類型。 –

使用name屬性做比較，而應始終工作，因爲它只是一個字符串：

>>> import numpy as np 
>>> arr = np.array([1, 2, 3, 4]) 
>>> arr.dtype.name 
'int64' 

>>> import pandas as pd 
>>> cat = pd.Categorical(['a', 'b', 'c']) 
>>> cat.dtype.name 
'category'

所以，綜上所述，你可以用一個簡單的結束，簡單的功能：

def is_categorical(array_like): 
    return array_like.dtype.name == 'category'

來源

2014-11-14 08:32:48

有一些方法。首先，D類的字符串再版的「類別」，而不是「絕對」，所以此工程：

In [41]: df.cat_column.dtype == 'category' 
Out[41]: True

不過說實在的，當你看到，這種比較給出了其他dtypes一個類型錯誤，所以你應該有將其包裝在try .. except ..塊中以使用它。

其他方法來檢查使用熊貓的內部：

In [42]: isinstance(df.cat_column.dtype, pd.core.common.CategoricalDtype) 
Out[42]: True 

In [43]: pd.core.common.is_categorical_dtype(df.cat_column) 
Out[43]: True

那些不會出錯，但只要給假非類別列。例如：

In [44]: pd.core.common.is_categorical_dtype(df.x) 
Out[44]: False

來源

2014-11-14 07:52:37 joris

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