我有一个数据框,其中大部分列都是 varchar/object 类型。列的长度变化很大,可以是 3 - 1000+ 范围内的任何值。现在,对于每一列,我想测量最大长度。
我知道如何计算列的最大长度。如果是 varchar 那么:
max(df.char_col.apply(len))
如果它的编号(float8 或 int64)则:
max(df.num_col.map(str).apply(len))
但是我的数据框有数百列,我想同时计算所有列的最大长度。问题是,有不同的数据类型,我不知道如何一次完成。
所以问题 1:如何获取数据框中每列的最大列长度
现在我尝试使用以下代码仅对 varchar/object 类型的列执行此操作:
xx = df.select_dtypes(include = ['object'])
for col in [xx.columns.values]:
maxlength = [max(xx.col.apply(len))]
我只选择了对象类型列并尝试编写一个 for 循环。但它不起作用。在 for 循环中使用 apply() 可能不是一个好主意。
问题2:如何只获取对象类型列的每列的最大长度
示例数据框:
d1 = {'name': ['john', 'tom', 'bob', 'rock', 'jimy'], 'DoB': ['01/02/2010', '01/02/2012', '11/22/2014', '11/22/2014', '09/25/2016'], 'Address': ['NY', 'NJ', 'PA', 'NY', 'CA'], 'comment1': ['Very good performance', 'N/A', 'Need to work hard', 'No Comment', 'Not satisfactory'], 'comment2': ['good', 'Meets Expectation', 'N', 'N/A', 'Incompetence']}
df1 = pd.DataFrame(data = d1)
df1['month'] = pd.DatetimeIndex(df1['DoB']).month
df1['year'] = pd.DatetimeIndex(df1['DoB']).year
原文由 singularity2047 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议
一种解决方案是使用
numpy.vectorize
。这可能比基于pandas
的解决方案更有效。您可以使用
pd.DataFrame.select_dtypes
选择object
列。所有列的最大长度
对象列的最大长度
或者,如果您需要将输出作为字典: