首页 > Python资料 博客日记
Python酷库之旅-第三方库Pandas(181)
2024-11-02 20:00:05Python资料围观33次
目录
836、pandas.api.types.is_file_like函数
837、pandas.api.types.is_list_like函数
838、pandas.api.types.is_named_tuple函数
839、pandas.api.types.is_iterator函数
840、pandas.api.types.is_bool函数
一、用法精讲
836、pandas.api.types.is_file_like函数
836-1、语法
# 836、pandas.api.types.is_file_like函数
pandas.api.types.is_file_like(obj)
Check if the object is a file-like object.
For objects to be considered file-like, they must be an iterator AND have either a read and/or write method as an attribute.
Note: file-like objects must be iterable, but iterable objects need not be file-like.
Parameters:
obj
The object to check
Returns:
bool
Whether obj has file-like properties.
836-2、参数
836-2-1、obj(必须):表示需要检查的对象,可以是文件对象、字符串(表示文件路径)或其他任何类型的对象。
836-3、功能
用于在读取数据时确保传入的对象是合法的文件对象或文件路径,在处理文件输入时非常有用,可以避免在读取不合法的对象时发生错误。
836-4、返回值
如果obj是文件对象或文件路径,返回True;否则,返回False。
836-5、说明
无
836-6、用法
836-6-1、数据准备
无
836-6-2、代码示例
# 836、pandas.api.types.is_file_like函数
import pandas as pd
# 检查文件路径
file_path = 'data.csv'
print(pd.api.types.is_file_like(file_path))
# 检查文件对象
with open('data.csv', 'r') as file_obj:
print(pd.api.types.is_file_like(file_obj))
# 检查非文件对象
non_file_obj = 123
print(pd.api.types.is_file_like(non_file_obj))
836-6-3、结果输出
# 836、pandas.api.types.is_file_like函数
# False
# True
# False
837、pandas.api.types.is_list_like函数
837-1、语法
# 837、pandas.api.types.is_list_like函数
pandas.api.types.is_list_like(obj, allow_sets=True)
Check if the object is list-like.
Objects that are considered list-like are for example Python lists, tuples, sets, NumPy arrays, and Pandas Series.
Strings and datetime objects, however, are not considered list-like.
Parameters:
obj
object
Object to check.
allow_sets
bool, default True
If this parameter is False, sets will not be considered list-like.
Returns:
bool
Whether obj has list-like properties.
837-2、参数
837-2-1、obj(必须):表示需要检查的对象。
837-2-2、allow_sets(可选,默认值为True):一个布尔值,如果设置为True,则该函数也会将集合类型视为列表类型;如果设置为False,则集合类型将不被视为列表类型。
837-3、功能
用于检查给定的对象是否类似于列表。
837-4、返回值
如果对象类似于列表,则返回True;否则,返回False。
837-5、说明
无
837-6、用法
837-6-1、数据准备
无
837-6-2、代码示例
# 837、pandas.api.types.is_list_like函数
import pandas as pd
# 测试不同的对象
print(pd.api.types.is_list_like([1, 2, 3]))
print(pd.api.types.is_list_like((1, 2, 3)))
print(pd.api.types.is_list_like(pd.Series([1, 2, 3])))
print(pd.api.types.is_list_like("hello"))
print(pd.api.types.is_list_like({1, 2, 3}, allow_sets=True))
print(pd.api.types.is_list_like({1, 2, 3}, allow_sets=False))
837-6-3、结果输出
# 837、pandas.api.types.is_list_like函数
# True
# True
# True
# False
# True
# False
838、pandas.api.types.is_named_tuple函数
838-1、语法
# 838、pandas.api.types.is_named_tuple函数
pandas.api.types.is_named_tuple(obj)
Check if the object is a named tuple.
Parameters:
obj
The object to check
Returns:
bool
Whether obj is a named tuple.
838-2、参数
838-2-1、obj(必须):表示要检查的对象,可以是任何类型的Python对象。
838-3、功能
检查给定的对象是否是一个命名元组,命名元组是一种特殊的元组类型,它的元素可以通过名称访问,而不仅仅是通过索引访问。
838-4、返回值
如果给定的对象是命名元组,则返回True;否则,返回False。
838-5、说明
无
838-6、用法
838-6-1、数据准备
无
838-6-2、代码示例
# 838、pandas.api.types.is_named_tuple函数
from collections import namedtuple
import pandas as pd
# 创建一个命名元组
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(10, 20)
# 使用is_named_tuple检查
print(pd.api.types.is_named_tuple(p))
# 检查一个普通元组
normal_tuple = (10, 20)
print(pd.api.types.is_named_tuple(normal_tuple))
838-6-3、结果输出
# 838、pandas.api.types.is_named_tuple函数
# True
# False
839、pandas.api.types.is_iterator函数
839-1、语法
# 839、pandas.api.types.is_iterator函数
pandas.api.types.is_iterator(obj)
Check if the object is an iterator.
This is intended for generators, not list-like objects.
Parameters:
obj
The object to check
Returns:
is_iter
bool
Whether obj is an iterator.
839-2、参数
839-2-1、obj(必须):表示需要检查的对象。
839-3、功能
用于判断给定的对象是否为迭代器,迭代器是一种特殊的对象,它可以逐个返回序列中的元素,而无需将整个序列加载到内存中,该函数可以帮助你确定某个对象是否支持迭代操作。
839-4、返回值
返回一个布尔值:
True
: 如果给定的对象是迭代器,则返回True
。False
: 如果给定的对象不是迭代器,则返回False
。
839-5、说明
无
839-6、用法
839-6-1、数据准备
无
839-6-2、代码示例
# 839、pandas.api.types.is_iterator函数
import pandas as pd
# 创建一个列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 检查列表是否是迭代器
print(pd.api.types.is_iterator(my_list))
# 创建一个迭代器
my_iterator = iter(my_list)
# 检查迭代器是否是迭代器
print(pd.api.types.is_iterator(my_iterator))
839-6-3、结果输出
# 839、pandas.api.types.is_iterator函数
# False
# True
840、pandas.api.types.is_bool函数
840-1、语法
# 840、pandas.api.types.is_bool函数
pandas.api.types.is_bool(obj)
Return True if given object is boolean.
Returns:
bool
840-2、参数
840-2-1、obj(必须):表示需要检查的对象。
840-3、功能
用于判断给定的对象是否是布尔类型(即True或False),在数据处理和分析中,有时需要确定某些列或数据是否是布尔类型,该函数可以帮助你快速进行检查。
840-4、返回值
返回一个布尔值:
- True: 如果给定的对象是布尔类型,则返回
True
。 - False: 如果给定的对象不是布尔类型,则返回
False
。
840-5、说明
无
840-6、用法
840-6-1、数据准备
无
840-6-2、代码示例
# 840、pandas.api.types.is_bool函数
import pandas as pd
# 检查整数和布尔值
print(pd.api.types.is_bool(1))
print(pd.api.types.is_bool(True))
# 检查字符串和浮点数
print(pd.api.types.is_bool("True"))
print(pd.api.types.is_bool(1.0))
840-6-3、结果输出
# 840、pandas.api.types.is_bool函数
# False
# True
# False
# False
二、推荐阅读
1、Python筑基之旅
2、Python函数之旅
3、Python算法之旅
4、Python魔法之旅
5、博客个人主页
标签:
相关文章
最新发布
- 【Python】selenium安装+Microsoft Edge驱动器下载配置流程
- Python 中自动打开网页并点击[自动化脚本],Selenium
- Anaconda基础使用
- 【Python】成功解决 TypeError: ‘<‘ not supported between instances of ‘str’ and ‘int’
- manim边学边做--三维的点和线
- CPython是最常用的Python解释器之一,也是Python官方实现。它是用C语言编写的,旨在提供一个高效且易于使用的Python解释器。
- Anaconda安装配置Jupyter(2024最新版)
- Python中读取Excel最快的几种方法!
- Python某城市美食商家爬虫数据可视化分析和推荐查询系统毕业设计论文开题报告
- 如何使用 Python 批量检测和转换 JSONL 文件编码为 UTF-8
点击排行
- 版本匹配指南:Numpy版本和Python版本的对应关系
- 版本匹配指南:PyTorch版本、torchvision 版本和Python版本的对应关系
- Python 可视化 web 神器:streamlit、Gradio、dash、nicegui;低代码 Python Web 框架:PyWebIO
- 相关性分析——Pearson相关系数+热力图(附data和Python完整代码)
- Python与PyTorch的版本对应
- Anaconda版本和Python版本对应关系(持续更新...)
- Python pyinstaller打包exe最完整教程
- Could not build wheels for llama-cpp-python, which is required to install pyproject.toml-based proj