проверьте, является ли dataframe типами boolean type pandas

У меня есть pandas DataFrame, как показано ниже: 

In [108]: df1 Out[108]: v t 2014-02-21 10:30:43 False 2014-02-21 10:31:34 False 2014-02-21 10:32:25 False 2014-02-21 10:33:17 False 2014-02-21 10:34:09 False 2014-02-21 10:35:00 False 2014-02-21 10:35:51 False

Мне нужно проверить, является ли dtype этого dtype данных bool . Я попробовал: 

 In [109]: print isinstance(df1, bool) False

** Он должен вернуться ** True ****

Как я могу это сделать?

Ссылка: проверьте, является ли переменная dataframe

Вы можете распечатать dtypes столбцов: 

 In [2]: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[True,False,False]}) df Out[2]: a 0 True 1 False 2 False [3 rows x 1 columns] In [3]: df.dtypes Out[3]: a bool dtype: object In [4]: df.a.dtypes Out[4]: dtype('bool')

Поэтому в вашем случае df1.v.dtypes должен печатать тот же вывод, что и выше

Другое дело отметить, что isinstance(df, bool) не будет работать, поскольку это isinstance(df, bool) pandas или более точно: 

 In [7]: type(df) Out[7]: pandas.core.frame.DataFrame

Важно отметить, что dtypes на самом деле numpy.dtype вы можете сделать это, чтобы сравнить имя типа со строкой, но я думаю, что isinstance яснее и предпочтительнее, на мой взгляд: 

 In [13]: df.a.dtypes.name == 'bool' Out[13]: True
Interesting Posts

Python: удалить строку, когда элемент строки состоит из строки в имени строки

Как я могу складывать строки в кадре данных Pandas, чтобы получить одну «длинную строку»?

Обнаружить и исключить выбросы в кадре данных Pandas

Переписывание значений в кадре данных pandas на основе значений NA из второго

Преобразуйте строку 2.90K в 2900 или 5.2M в 5200000 в pandas dataframe

Stacking MultiIndex DataFrame и объединяющие индексы

Pandas: поиск и добавление значений в ячейки нескольких столбцов

Как использовать dropna на dataframes с dtype = str?

Как маскировать столбцы с некоторыми значениями nan, используя регулярные выражения в пандах?

Python: используйте функцию в выражении lambda pandas