जाँच करें कि क्या चर डेटाफ़्रेम है

Question

जब मेरे फंक्शन f को एक वैरिएबल के साथ बुलाया जाता है, तो मैं यह जांचना चाहता हूं कि क्या var एक पांडा डेटाफ्रेम है:

def f(var):
    if var == pd.DataFrame():
        print "do stuff"

मुझे लगता है कि समाधान काफी सरल हो सकता है लेकिन इसके साथ भी

def f(var):
    if var.values != None:
        print "do stuff"

मुझे उम्मीद की तरह काम करने के लिए यह नहीं मिल सकता है।

Comments

आपका कोड कहता है "यदि varखाली डेटाफ़्रेम के बराबर है"। आप वास्तव में क्या चाहते हैं "यदि प्रकार के प्रकार के varबराबर है pd.DataFrame"। आप का उपयोग कर जाँच कर सकते हैंisinstance

— Katriel

Answer 1

उपयोग isinstance, और कुछ नहीं:

if isinstance(x, pd.DataFrame):
    ... # do something

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PEP8 स्पष्ट रूप से कहता है कि isinstanceप्रकारों की जांच करने का पसंदीदा तरीका है

No:  type(x) is pd.DataFrame
No:  type(x) == pd.DataFrame
Yes: isinstance(x, pd.DataFrame)

और इसके बारे में भी मत सोचो

if obj.__class__.__name__ = 'DataFrame':
    expect_problems_some_day()

isinstanceविरासत संभालती है (देखें कि प्रकार () और आइंस्टीन ()? ) के बीच अंतर क्या हैं । उदाहरण के लिए, यह आपको पता चलेगा कि एक चर एक स्ट्रिंग (या तो है strया unicode,), क्योंकि वे से निकाले जाते हैं basestring)

if isinstance(obj, basestring):
    i_am_string(obj)

विशेष रूप से pandas DataFrameवस्तुओं के लिए:

import pandas as pd
isinstance(var, pd.DataFrame)

Answer 2

अंतर्निहित isinstance()फ़ंक्शन का उपयोग करें ।

import pandas as pd

def f(var):
    if isinstance(var, pd.DataFrame):
        print("do stuff")

Comments

आप इसे उस स्थिति के लिए कैसे सामान्य कर सकते हैं जिसमें कोई उपयोगकर्ता आपके द्वारा परिभाषित फ़ंक्शन का उपयोग कर सकता है, लेकिन नहीं import pandas as pd, बल्कि इसके बजाय import pandas? बस orदोनों संभावनाओं पर प्रदर्शन करते हैं , या कुछ और अधिक परिष्कृत है जो मुझे नहीं पता है?

— n1k31t4

एक संभावित समाधान फ़ंक्शन के अंदर आयात विवरण डाल सकता है, इसलिए उपयोगकर्ता को किसी अन्य विधि का उपयोग करके पांडा आयात करने का कोई मौका नहीं है। चीजों को गति देने के लिए (एक साधारण जाँच के लिए पूरे पांडा पुस्तकालय के आयात से बचने के लिए) आप बस कुछ का उपयोग कर सकते हैं import pandas.DataFrame as panda_typeऔर फिर अंदर सरणी का उपयोग करके जाँच कर सकते हैंisinstance(var, panda_type)

— pacificgilly1992