Python数据类型判断与赋值：高效数据处理技巧
在Python数据处理中，根据数据类型进行条件赋值是常见需求。本文将介绍如何高效地判断数据类型并进行相应的赋值操作，以提升数据处理效率。
问题场景：
假设有两个数据列a和b，需要判断每一行的数据是否同时为整数类型。如果是，则赋值为"OK"；否则，赋值为"NO"。
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解决方案：
利用isinstance()函数结合Pandas库，可以优雅地解决这个问题。以下代码展示了详细步骤：
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建示例DataFrame
data = {'a': [1, 2, 'a', 3.14], 'b': [3, '4', 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用isinstance()和apply()进行类型判断
df['判断'] = np.where(
df.apply(lambda row: isinstance(row['a'], int) and isinstance(row['b'], int), axis=1),
'OK',
'NO'
)
print(df)
代码解读：
- 我们首先导入必要的库：
pandas用于数据处理，numpy用于np.where()函数。 - 创建了一个示例
DataFrame，包含可能出现不同数据类型的列a和b。 -
df.apply(lambda row: ..., axis=1)对每一行（axis=1）应用一个匿名函数。该函数使用isinstance()分别判断row['a']和row['b']是否为整数类型，并使用and运算符确保两者都为整数。 -
np.where()根据类型判断的结果，将'判断'列赋值为'OK'或'NO'。
输出结果：
a b 判断 0 1.0 3 NO 1 2.0 4 NO 2 a 5 NO 3 3.14 6 NO
这个方法简洁高效，避免了复杂的循环语句，更符合Pythonic风格。 通过灵活运用isinstance()和Pandas的apply()方法，可以轻松处理各种数据类型判断和赋值场景。 记住根据实际需求调整列名和数据类型判断条件。
