pandas.Index.is_object#

final Index.is_object()[源代码]#

检查索引是否为 object dtype。

自 2.0.0 版本弃用: 请改用 pandas.api.types.is_object_dtype。

Returns:

bool: 索引是否为 object dtype。

参见

is_boolean: 检查索引是否仅由布尔值组成（已弃用）。
is_integer: 检查索引是否仅由整数组成（已弃用）。
is_floating: 检查索引是否为浮点类型（已弃用）。
is_numeric: 检查索引是否仅由数值数据组成（已弃用）。
is_categorical: 检查索引是否包含分类数据（已弃用）。
is_interval: 检查索引是否包含 Interval 对象（已弃用）。

Examples

>>> idx = pd.Index(["Apple", "Mango", "Watermelon"])
>>> idx.is_object()  
True

>>> idx = pd.Index(["Apple", "Mango", 2.0])
>>> idx.is_object()  
True

>>> idx = pd.Index(["Watermelon", "Orange", "Apple",
...                 "Watermelon"]).astype("category")
>>> idx.is_object()  
False

>>> idx = pd.Index([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
>>> idx.is_object()  
False

请给出一个简单的 Pandas 代码示例

下面是一个简单的 Pandas 用法示例：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({
    "order_id": [1001,1002,1003,1004,1005],
    "city": ["Beijing","Shanghai","Beijing","Shenzhen","Shanghai"],
    "category": ["Book","Pen","Book","Notebook","Book"],
    "price": [58,5,58,12,58],
    "quantity": [2,10,1,5,3]
})

# 计算订单总金额
df["total_amount"] = df["price"] * df["quantity"]

# 按城市统计销售额
city_sales = df.groupby("city", as_index=False)["total_amount"].sum().sort_values(by="total_amount", ascending=False)
print("各城市销售额：\n", city_sales)

# 按类别统计销量
category_sales = df.groupby("category", as_index=False)["quantity"].sum().sort_values(by="quantity", ascending=False)
print("\n商品类别销量排行：\n", category_sales)

# 销量最高类别
top_category = category_sales.iloc[0]
print(f"\n销量最高的商品类别：{top_category['category']}，销量 {top_category['quantity']}")

你可以在 PythonRun 上执行它，看看结果。

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