python - 为什么 isinstance 仅在系列 map 内返回错误值？

Question

对 isinstance 的调用在一系列 map (以及数据帧上的 applymap)外部返回 True，但在 map 内部返回 False...

import pandas as pd
import pytz
s = pd.Series([pd.Timestamp(2018,5,11,6,0,0,0, pytz.timezone('UTC'))])
s

0   2018-05-11 06:00:00+00:00
dtype: datetime64[ns, UTC]

为该系列中的单个值调用 isinstance 会产生 True。

isinstance(s.iloc[0], pd.Timestamp)
True

在它给出 True 的系列 map 中。

s.map(lambda x: isinstance(x, pd.Timestamp)).iloc[0]
True

但是如果我们尝试根据该值进行某些操作，比如转换为字符串...

s.map(lambda x: x.isoformat() if isinstance(x, pd.Timestamp) else x).iloc[0]
Timestamp('2018-05-11 06:00:00+0000', tz='UTC')

...它似乎返回了 False 并且没有调用方法 isoformat(实际的方法调用是无关紧要的，因为它没有被调用)。

Answer 1

查看 source的 .map , Pandas 似乎正在检查 Series 的类型是否为 extension type .正如 OP 指出的那样，这对于不同的时区会有不同的表现。让

s1 = pd.Series([
    pd.Timestamp(2018,5,11,6,0,0,0),
])

s2 = pd.Series([
    pd.Timestamp(2018,5,11,6,0,0,0, pytz.timezone('UTC')),
])

当 .map被调用，它检查 pd.api.types.is_extension_type(s) .如果s == s1 ，这将返回 False , 而如果 s == s2这返回 True .

因此，s2.map变成 s2._values.map .自 s2._values类型为 DatetimeIndex ，相关执行.map叫做。它首先尝试调用 f(s2._values)并恢复到 s2._values.map(f)如果发生错误。

在这种情况下，f = lambda x: x.isoformat(x) if isinstance(x, pd.Timestamp) else x .没有错误发生，因为 f检查是否 isinstance(s2._values, pd.Timestamp) ，失败了。因此，f(s2._values)返回 s2._values .事实上，这可以用 s2._values is f(s2._values) == True 来验证。 .

一种解决方法是确保 pd.api.types.is_extension_type不被调用，例如s.astype(object).map .