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目录

一、用法精讲

831、pandas.api.types.is_string_dtype函数

831-1、语法

831-2、参数

831-3、功能

831-4、返回值

831-5、说明

831-6、用法

831-6-1、数据准备

831-6-2、代码示例

831-6-3、结果输出

832、pandas.api.types.is_timedelta64_dtype函数

832-1、语法

832-2、参数

832-3、功能

832-4、返回值

832-5、说明

832-6、用法

832-6-1、数据准备

832-6-2、代码示例

832-6-3、结果输出

833、pandas.api.types.is_timedelta64_ns_dtype函数

833-1、语法

833-2、参数

833-3、功能

833-4、返回值

833-5、说明

833-6、用法

833-6-1、数据准备

833-6-2、代码示例

833-6-3、结果输出

834、pandas.api.types.is_unsigned_integer_dtype函数

834-1、语法

834-2、参数

834-3、功能

834-4、返回值

834-5、说明

834-6、用法

834-6-1、数据准备

834-6-2、代码示例

834-6-3、结果输出

835、pandas.api.types.is_dict_like函数

835-1、语法

835-2、参数

835-3、功能

835-4、返回值

835-5、说明

835-6、用法

835-6-1、数据准备

835-6-2、代码示例

835-6-3、结果输出

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

一、用法精讲

831、pandas.api.types.is_string_dtype函数

831-1、语法

# 831、pandas.api.types.is_string_dtype函数
pandas.api.types.is_string_dtype(arr_or_dtype)
Check whether the provided array or dtype is of the string dtype.If an array is passed with an object dtype, the elements must be inferred as strings.Parameters:
arr_or_dtype
array-like or dtype
The array or dtype to check.Returns:
boolean
Whether or not the array or dtype is of the string dtype.

831-2、参数

831-2-1、arr_or_dtype(必须)：表示需要检查的数组或数据类型，它可以是一个类似数组的对象(如NumPy数组、Pandas.Series或Pandas.Index)或是一个数据类型(如str，object等)。

831-3、功能

        确定传递的数组或数据类型是否是字符串类型，如果传递的数组具有对象数据类型，则函数会尝试推断数组中的元素是否为字符串.

831-4、返回值

        返回一个布尔值(boolean)，指示是否数组或数据类型是字符串类型。

• 如果数组或数据类型是字符串类型，函数返回True。
• 如果数组或数据类型不是字符串类型，函数返回False。

831-5、说明

        无

831-6、用法

831-6-1、数据准备

无

831-6-2、代码示例

# 831、pandas.api.types.is_string_dtype函数
import pandas as pd
from pandas.api.types import is_string_dtype
# 示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz'],'B': [1, 2, 3]
})
# 检查是否是字符串类型
print(is_string_dtype(df['A']))
print(is_string_dtype(df['B']))
# 检查数据类型
print(is_string_dtype(pd.StringDtype()))
print(is_string_dtype(pd.Int64Dtype()))   

831-6-3、结果输出

# 831、pandas.api.types.is_string_dtype函数 
# True
# False
# True
# False

832、pandas.api.types.is_timedelta64_dtype函数

832-1、语法

# 832、pandas.api.types.is_timedelta64_dtype函数
pandas.api.types.is_timedelta64_dtype(arr_or_dtype)
Check whether an array-like or dtype is of the timedelta64 dtype.Parameters:
arr_or_dtype
array-like or dtype
The array-like or dtype to check.Returns:
boolean
Whether or not the array-like or dtype is of the timedelta64 dtype.

832-2、参数

832-2-1、arr_or_dtype(必须)：表示需要检查的数组或数据类型，它可以是一个类似数组的对象(如NumPy数组、Pandas.Series或Pandas.Index)或是一个数据类型(如str，object等)。

832-3、功能

        用于检测输入的数据类型是否为timedelta64类型，通常用于处理时间间隔的数据。

832-4、返回值

        返回一个布尔值：

• True：如果输入的数据类型是timedelta64类型，则返回True。
• False：如果输入的数据类型不是timedelta64类型，则返回False。

832-5、说明

        无

832-6、用法

832-6-1、数据准备

无

832-6-2、代码示例

# 832、pandas.api.types.is_timedelta64_dtype函数
import pandas as pd
from pandas.api.types import is_timedelta64_dtype
# 创建包含timedelta数据的Series
timedelta_series = pd.Series([pd.Timedelta(days=i) for i in range(3)])
non_timedelta_series = pd.Series([1, 2, 3])
# 检查是否为timedelta64类型
print(is_timedelta64_dtype(timedelta_series))
print(is_timedelta64_dtype(non_timedelta_series))
# 检查数据类型
print(is_timedelta64_dtype(timedelta_series.dtype))
print(is_timedelta64_dtype(non_timedelta_series.dtype))  

832-6-3、结果输出

# 832、pandas.api.types.is_timedelta64_dtype函数 
# True
# False
# True
# False

833、pandas.api.types.is_timedelta64_ns_dtype函数

833-1、语法

# 833、pandas.api.types.is_timedelta64_ns_dtype函数
pandas.api.types.is_timedelta64_ns_dtype(arr_or_dtype)
Check whether the provided array or dtype is of the timedelta64[ns] dtype.This is a very specific dtype, so generic ones like np.timedelta64 will return False if passed into this function.Parameters:
arr_or_dtype
array-like or dtype
The array or dtype to check.Returns:
boolean
Whether or not the array or dtype is of the timedelta64[ns] dtype.

833-2、参数

833-2-1、arr_or_dtype(必须)：表示需要检查的数组或数据类型，它可以是一个类似数组的对象(如NumPy数组、Pandas.Series或Pandas.Index)或是一个数据类型(如str，object等)。

833-3、功能

        用于判断输入是否为timedelta64[ns]类型的数据，timedelta64[ns]是用于表示时间间隔的NumPy数据类型，以纳秒为单位，对于处理时间差和时间计算非常重要。

833-4、返回值

        返回一个布尔值：

• True：如果输入是timedelta64[ns]类型的数据。
• False：如果输入不是timedelta64[ns]类型的数据。

833-5、说明

        无

833-6、用法

833-6-1、数据准备

无

833-6-2、代码示例

# 833、pandas.api.types.is_timedelta64_ns_dtype函数
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas.api.types import is_timedelta64_ns_dtype
# 检查pandas Series
timedelta_series = pd.Series(pd.to_timedelta(['1 day', '2 days', '3 days']))
print(is_timedelta64_ns_dtype(timedelta_series.dtype))
# 检查NumPy dtype
timedelta_dtype = np.dtype('timedelta64[ns]')
print(is_timedelta64_ns_dtype(timedelta_dtype))
# 检查其他类型
not_timedelta_series = pd.Series([1, 2, 3])
print(is_timedelta64_ns_dtype(not_timedelta_series.dtype))  

833-6-3、结果输出

# 833、pandas.api.types.is_timedelta64_ns_dtype函数 
# True
# True
# False

834、pandas.api.types.is_unsigned_integer_dtype函数

834-1、语法

# 834、pandas.api.types.is_unsigned_integer_dtype函数
pandas.api.types.is_unsigned_integer_dtype(arr_or_dtype)
Check whether the provided array or dtype is of an unsigned integer dtype.The nullable Integer dtypes (e.g. pandas.UInt64Dtype) are also considered as integer by this function.Parameters:
arr_or_dtype
array-like or dtype
The array or dtype to check.Returns:
boolean
Whether or not the array or dtype is of an unsigned integer dtype.

834-2、参数

834-2-1、arr_or_dtype(必须)：表示需要检查的数组或数据类型，它可以是一个类似数组的对象(如NumPy数组、Pandas.Series或Pandas.Index)或是一个数据类型(如str，object等)。

834-3、功能

        一个用于检查给定对象是否为无符号整数数据类型的函数，无符号整数类型在数据处理中常用于表示非负整数，如计数、索引等。

834-4、返回值

        返回一个布尔值：

• True：如果输入是无符号整数类型。
• False：如果输入不是无符号整数类型。

834-5、说明

        无

834-6、用法

834-6-1、数据准备

无

834-6-2、代码示例

# 834、pandas.api.types.is_unsigned_integer_dtype函数
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas.api.types import is_unsigned_integer_dtype
# 检查pandas Series
unsigned_integer_series = pd.Series([1, 2, 3], dtype='uint8')
print(is_unsigned_integer_dtype(unsigned_integer_series.dtype))
# 检查NumPy dtype
unsigned_integer_dtype = np.dtype('uint32')
print(is_unsigned_integer_dtype(unsigned_integer_dtype))
# 检查其他类型
signed_integer_series = pd.Series([-1, 0, 1])
print(is_unsigned_integer_dtype(signed_integer_series.dtype))

834-6-3、结果输出

# 834、pandas.api.types.is_unsigned_integer_dtype函数
# True
# True
# False

835、pandas.api.types.is_dict_like函数

835-1、语法

# 835、pandas.api.types.is_dict_like函数
pandas.api.types.is_dict_like(obj)
Check if the object is dict-like.Parameters:
obj
The object to check
Returns:
bool
Whether obj has dict-like properties.

835-2、参数

835-2-1、obj(必须)：可以是任意Python对象，包括字典、Series等。

835-3、功能

        能够判断输入的对象是否是类似字典的数据结构，例如字典(dict)、OrderedDict、Series或者任何具有键-值对的映射类型。

835-4、返回值

        返回一个布尔值：

• True：如果输入对象是字典(或类似字典的结构)。
• False：如果输入对象不是字典或类似字典的结构。

835-5、说明

        无

835-6、用法

835-6-1、数据准备

无

835-6-2、代码示例

# 835、pandas.api.types.is_dict_like函数
import pandas as pd
from pandas.api.types import is_dict_like
# 检查普通字典
simple_dict = {'a': 1, 'b': 2}
print(is_dict_like(simple_dict))
# 检查pandas Series
series = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
print(is_dict_like(series))
# 检查列表
lst = [1, 2, 3]
print(is_dict_like(lst))
# 检查类实例（不具有字典特性）
class MyClass:pass
obj = MyClass()
print(is_dict_like(obj))  

835-6-3、结果输出

# 835、pandas.api.types.is_dict_like函数
# True
# 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

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