根据python中的列数据类型将列添加到显示布尔值的数据框中

Question

我正在尝试根据确定正在迭代的当前列是字母数字、字母还是数字，将列添加到布尔值的数据框中。不幸的是，对于每个布尔测试，每一列都给出了 False。目标是对于给定的列，如何添加另一列来显示给定列中的行是否为字母数字？我不想遍历列中的每一行，因为这非常耗时。我需要这样做，因为在某些情况下我不知道给定列中将包含什么数据类型。

def add_numeric_alpha_alphanum_tests(dataframe, dataframe_column_names):
    for column_name in dataframe_column_names:
        column_name_is_alphanumeric = column_name + "_is_alphanumeric"
        data_to_test = str(dataframe[column_name].values)
        dataframe[column_name_is_alphanumeric] = np.where(data_to_test.isalnum(), True, False)
        column_name_is_alpha = column_name + "_is_alpha"
        dataframe[column_name_is_alpha] = np.where(data_to_test.isalpha(), True, False)
        column_name_is_digit = column_name + "_is_digit"
        dataframe[column_name_is_digit] = np.where(data_to_test.isdigit(), True, False)
    return dataframe

Answer 1

您可以在 Pandas 中使用apply 功能，从而享受效率，例如：

dataframe['column1_is_alphanumeric'] = dataframe['column1'].apply(lambda x: True if str(x).isalnum() else False)
dataframe['column1_is_alpha'] = dataframe['column1'].apply(lambda x: True if str(x).isalpha() else False)
dataframe['column1_is_digit'] = dataframe['column1'].apply(lambda x: True if str(x).isdigit() else False)