在 Pandas DataFrame 中检查 dtype 时的注意事项

Question

在这个答案的指导下，我开始建立管道，用于根据数据帧的 dtype 处理数据帧列。但是在得到一些意外的输出和一些调试之后，我最终得到了测试数据帧和测试数据类型检查：

# Creating test dataframe
test = pd.DataFrame({'bool' :[False, True], 'int':[-1,2],'float': [-2.5, 3.4],
                     'compl':np.array([1-1j, 5]),
                     'dt'   :[pd.Timestamp('2013-01-02'), pd.Timestamp('2016-10-20')],
                     'td'   :[pd.Timestamp('2012-03-02')- pd.Timestamp('2016-10-20'),
                              pd.Timestamp('2010-07-12')- pd.Timestamp('2000-11-10')],
                     'prd'  :[pd.Period('2002-03','D'), pd.Period('2012-02-01', 'D')],
                     'intrv':pd.arrays.IntervalArray([pd.Interval(0, 0.1), pd.Interval(1, 5)]),
                     'str'  :['s1', 's2'],
                     'cat'  :[1, -1],
                     'obj'  :[[1,2,3], [5435,35,-52,14]]
                    })
test['cat'] = test['cat'].astype('category')
test
test.dtypes

# Testing types
types = list(test.columns)
df_types = pd.DataFrame(np.zeros((len(types),len(types)), dtype=bool),
                        index = ['is_'+el for el in types],
                        columns = types)
for col in test.columns:
    df_types.at['is_bool', col] = pd.api.types.is_bool_dtype(test[col])
    df_types.at['is_int' , col] = pd.api.types.is_integer_dtype(test[col])
    df_types.at['is_float',col] = pd.api.types.is_float_dtype(test[col])
    df_types.at['is_compl',col] = pd.api.types.is_complex_dtype(test[col])
    df_types.at['is_dt'  , col] = pd.api.types.is_datetime64_dtype(test[col])
    df_types.at['is_td'  , col] = pd.api.types.is_timedelta64_dtype(test[col])
    df_types.at['is_prd' , col] = pd.api.types.is_period_dtype(test[col])
    df_types.at['is_intrv',col] = pd.api.types.is_interval_dtype(test[col])
    df_types.at['is_str' , col] = pd.api.types.is_string_dtype(test[col])
    df_types.at['is_cat' , col] = pd.api.types.is_categorical_dtype(test[col])
    df_types.at['is_obj' , col] = pd.api.types.is_object_dtype(test[col])

# Styling func
def coloring(df):
    clr_g = 'color : green'
    clr_r = 'color : red'
    mask = ~np.logical_xor(df.values, np.eye(df.shape[0], dtype=bool))
    # OUTPUT
    return pd.DataFrame(np.where(mask, clr_g, clr_r),
                        index = df.index,
                        columns = df.columns)

# OUTPUT colored
df_types.style.apply(coloring, axis=None)

输出：

bool                  bool
int                  int64
float              float64
compl           complex128
dt          datetime64[ns]
td         timedelta64[ns]
prd              period[D]
intrv    interval[float64]
str                 object
cat               category
obj                 object

几乎一切都很好，但是这个测试代码产生了两个问题：

1. 这里最奇怪的是pd.api.types.is_string_dtype在categorydtype上触发。这是为什么？它应该被视为“预期”行为吗？
2. 为什么is_string_dtype和 is_object_dtype互相开火？这有点在意料之中，因为即使在.dtypes两种类型中都被注明为object，但如果有人一步一步地澄清它会更好。

Ps：额外的问题 - 当我认为在构建新版本时应该通过 Pandas 的内部测试（比如测试代码中的 df_types，但不是“用红色着色”而是“记录有关错误的信息”）时，我是对的吗？

编辑：熊猫版0.24.2。

Answer 1

这归结为is_string_dtype一个相当宽松的检查，实现甚至有一个 TODO 注释以使其更加严格，链接到Issue #15585。

这个检查不严格的原因是因为 中没有专用的字符串数据类型pandas，而是字符串只是用object数据类型存储，它实际上可以存储任何东西。因此，更严格的检查可能会带来性能开销。

回答您的问题：

1. CategoricalDtype.kind这是设置为的结果'O'，这是松散检查之一is_string_dtype。考虑到 TODO 注释，这可能会在未来发生变化，所以这不是我所依赖的。

2. 由于字符串存储为objectdtype，因此在字符串上触发是有意义的is_object_dtype，并且我认为这种行为是可靠的，因为实现几乎肯定不会在不久的将来发生变化。反之亦然，因为依赖于dtype.kindin is_string_dtype，它具有与上述分类相同的警告。

3. 是的，pandas有一个测试套件，可以在创建的每个 PR 的各种 CI 服务上自动运行。测试套件包括与您正在执行的操作类似的检查。

需要添加一个与切线相关的注释：有一个名为的库fletcher，它使用 Apache Arrow 以与pandas. 它仍在开发中，目前可能不支持所有字符串操作pandas。