获取熊猫

Question

同一系列中的不同数据类型，比方说，我们有一个熊猫系列包含如下（字符串，整数和日期时间）

数据类型的混合。如果我检查的diff_series（diff_series.dtype）的D型，它告诉我这是一个预期的对象。我想获得系列中的不同数据类型。我有以下列表理解，它让我在一系列独特的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'>]) 

但我觉得应该有一个更有效率（pandonic）的方式去做这件事？

我试图

>> diff_series.get_dtype_counts() 

    object 1 
    dtype: int64 

这不是什么即时寻找。有任何想法吗 ？

Answer 1

这应该是更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

我们可以这样做：

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

或者，还不如 “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)