np.isreal行为在pandas.DataFrame和numpy.array中有所不同

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np.isreal行为在pandas.DataFrame和numpy.array中有所不同

python

我array下面有一个喜欢

np.array(["hello","world",{"a":5,"b":6,"c":8},"usa","india",{"d":9,"e":10,"f":11}])

和pandas DataFrame下面的像

df = pd.DataFrame({'A': ["hello","world",{"a":5,"b":6,"c":8},"usa","india",{"d":9,"e":10,"f":11}]})

当我申请np.isreal到DataFrame

df.applymap(np.isreal)
Out[811]: 
       A
0  False
1  False
2   True
3  False
4  False
5   True

当我np.isreal为numpy数组做的时候。

np.isreal( np.array(["hello","world",{"a":5,"b":6,"c":8},"usa","india",{"d":9,"e":10,"f":11}]))
Out[813]: array([ True,  True,  True,  True,  True,  True], dtype=bool)

我必须np.isreal在错误的用例中使用，但是您能帮助我 为什么结果不同 吗？

阅读 214

2021-01-20

共1个答案

小编典典

部分答案是isreal仅打算像第一个参数那样用于数组。

您想isrealobj在每个元素上使用以获取您在此处看到的行为：

In [11]: a = np.array(["hello","world",{"a":5,"b":6,"c":8},"usa","india",{"d":9,"e":10,"f":11}])

In [12]: a
Out[12]:
array(['hello', 'world', {'a': 5, 'b': 6, 'c': 8}, 'usa', 'india',
       {'d': 9, 'e': 10, 'f': 11}], dtype=object)

In [13]: [np.isrealobj(aa) for aa in a]
Out[13]: [True, True, True, True, True, True]

In [14]: np.isreal(a)
Out[14]: array([ True,  True,  True,  True,  True,  True], dtype=bool)

的确留下了问题，如何处理np.isreal非数组式的东西，例如

In [21]: np.isrealobj("")
Out[21]: True

In [22]: np.isreal("")
Out[22]: False

In [23]: np.isrealobj({})
Out[23]: True

In [24]: np.isreal({})
Out[24]: True

原来，这源于.imag因为该测试isreal确实是：

return imag(x) == 0   # note imag == np.imag

就是这样。

In [31]: np.imag(a)
Out[31]: array([0, 0, 0, 0, 0, 0], dtype=object)

In [32]: np.imag("")
Out[32]:
array('',
      dtype='<U1')

In [33]: np.imag({})
Out[33]: array(0, dtype=object)

这将.imag在数组上查找属性。

In [34]: np.asanyarray("").imag
Out[34]:
array('',
      dtype='<U1')

In [35]: np.asanyarray({}).imag
Out[35]: array(0, dtype=object)

我不确定为什么尚未在字符串大小写中设置…

2021-01-20