Contents Menu Expand Light mode Dark mode Auto light/dark, in light mode Auto light/dark, in dark mode Skip to content
📢 Pandera 0.19.0 now supports Polars 🎉. If you like this project, give us a star ⭐️!
pandera documentation
Logo
pandera documentation

介绍

  • 欢迎来到 Pandera
  • ▶️ Try Pandera
  • Official Website

用户指南

  • 数据框架架构
  • 数据框模型
  • 系列模式
  • 数据类型验证
  • 使用检查进行验证
  • 假设检验
  • 使用解析器进行预处理
  • Pandera数据类型
  • 管道集成的装饰器
  • 删除无效行
  • 模式推断与持久性
  • 惰性验证
  • 错误报告
  • 数据合成策略
  • 扩展
  • 数据格式转换
  • 支持的数据框库
    • Polars
    • Pyspark SQL
    • Dask
    • Modin
    • Pyspark Pandas
    • GeoPandas
    • 赋格曲
  • 集成
    • FastAPI
    • 无摩擦
    • 假设
    • Mypy
    • Pydantic
  • 配置

参考

  • API
    • 核心
      • pandera.api.pandas.container.DataFrameSchema
      • pandera.api.pandas.array.SeriesSchema
      • pandera.api.polars.container.DataFrameSchema
      • pandera.api.pyspark.container.DataFrameSchema
      • pandera.api.dataframe.container.DataFrameSchema
      • pandera.api.pandas.components.Column
      • pandera.api.pandas.components.Index
      • pandera.api.pandas.components.MultiIndex
      • pandera.api.polars.components.Column
      • pandera.api.pyspark.components.Column
      • pandera.api.dataframe.components.ComponentSchema
      • pandera.api.checks.Check
      • pandera.api.hypotheses.Hypothesis
      • pandera.api.polars.types.PolarsData
      • pandera.api.pyspark.types.PysparkDataframeColumnObject
      • pandera.config.PanderaConfig
      • pandera.config.ValidationDepth
      • pandera.config.ValidationScope
      • pandera.config.config_context
      • pandera.config.get_config_context
    • 数据类型
      • pandera.dtypes.DataType
      • pandera.dtypes.Bool
      • pandera.dtypes.Timestamp
      • pandera.dtypes.DateTime
      • pandera.dtypes.Timedelta
      • pandera.dtypes.Category
      • pandera.dtypes.Float
      • pandera.dtypes.Float16
      • pandera.dtypes.Float32
      • pandera.dtypes.Float64
      • pandera.dtypes.Float128
      • pandera.dtypes.Int
      • pandera.dtypes.Int8
      • pandera.dtypes.Int16
      • pandera.dtypes.Int32
      • pandera.dtypes.Int64
      • pandera.dtypes.UInt
      • pandera.dtypes.UInt8
      • pandera.dtypes.UInt16
      • pandera.dtypes.UInt32
      • pandera.dtypes.UInt64
      • pandera.dtypes.Complex
      • pandera.dtypes.Complex64
      • pandera.dtypes.Complex128
      • pandera.dtypes.Complex256
      • pandera.dtypes.Decimal
      • pandera.dtypes.String
      • pandera.engines.pandas_engine.BOOL
      • pandera.engines.pandas_engine.INT8
      • pandera.engines.pandas_engine.INT16
      • pandera.engines.pandas_engine.INT32
      • pandera.engines.pandas_engine.INT64
      • pandera.engines.pandas_engine.UINT8
      • pandera.engines.pandas_engine.UINT16
      • pandera.engines.pandas_engine.UINT32
      • pandera.engines.pandas_engine.UINT64
      • pandera.engines.pandas_engine.STRING
      • pandera.engines.numpy_engine.Object
      • pandera.engines.pandas_engine.Decimal
      • pandera.engines.pandas_engine.Category
      • pandera.engines.pandas_engine.STRING
      • pandera.engines.pandas_engine.NpString
      • pandera.engines.pandas_engine.DateTime
      • pandera.engines.pandas_engine.Date
      • pandera.engines.pandas_engine.Period
      • pandera.engines.pandas_engine.Sparse
      • pandera.engines.pandas_engine.Interval
      • pandera.engines.pandas_engine.PydanticModel
      • pandera.engines.pandas_engine.PythonDict
      • pandera.engines.pandas_engine.PythonList
      • pandera.engines.pandas_engine.PythonTuple
      • pandera.engines.pandas_engine.PythonTypedDict
      • pandera.engines.pandas_engine.PythonNamedTuple
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowBool
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowInt64
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowInt32
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowInt16
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowInt8
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowString
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowUInt64
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowUInt32
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowUInt16
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowUInt8
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowFloat64
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowFloat32
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowFloat16
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowDecimal128
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowTimestamp
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowDictionary
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowList
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowStruct
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowNull
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowDate32
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowDate64
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowDuration
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowTime32
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowTime64
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowTimestamp
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowBinary
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowLargeBinary
      • pandera.engines.pandas_engine.ArrowLargeString
      • pandera.engines.geopandas_engine.Geometry
      • pandera.engines.pandas_engine.PydanticModel
      • pandera.engines.polars_engine.Int8
      • pandera.engines.polars_engine.Int16
      • pandera.engines.polars_engine.Int32
      • pandera.engines.polars_engine.Int64
      • pandera.engines.polars_engine.UInt8
      • pandera.engines.polars_engine.UInt16
      • pandera.engines.polars_engine.UInt32
      • pandera.engines.polars_engine.UInt64
      • pandera.engines.polars_engine.Float32
      • pandera.engines.polars_engine.Float64
      • pandera.engines.polars_engine.Decimal
      • pandera.engines.polars_engine.Date
      • pandera.engines.polars_engine.DateTime
      • pandera.engines.polars_engine.Time
      • pandera.engines.polars_engine.Timedelta
      • pandera.engines.polars_engine.Array
      • pandera.engines.polars_engine.List
      • pandera.engines.polars_engine.Struct
      • pandera.engines.polars_engine.Bool
      • pandera.engines.polars_engine.String
      • pandera.engines.polars_engine.Enum
      • pandera.engines.polars_engine.Categorical
      • pandera.engines.polars_engine.Category
      • pandera.engines.polars_engine.Binary
      • pandera.engines.polars_engine.Null
      • pandera.engines.polars_engine.Object
      • pandera.dtypes.is_subdtype
      • pandera.dtypes.is_float
      • pandera.dtypes.is_int
      • pandera.dtypes.is_uint
      • pandera.dtypes.is_complex
      • pandera.dtypes.is_numeric
      • pandera.dtypes.is_bool
      • pandera.dtypes.is_string
      • pandera.dtypes.is_datetime
      • pandera.dtypes.is_timedelta
      • pandera.dtypes.immutable
      • pandera.engines.engine.Engine
      • pandera.engines.numpy_engine.Engine
      • pandera.engines.pandas_engine.Engine
      • pandera.engines.polars_engine.Engine
      • pandera.engines.pyspark_engine.Engine
    • 数据框模型
      • pandera.api.pandas.model.DataFrameModel
      • pandera.api.polars.model.DataFrameModel
      • pandera.api.pyspark.model.DataFrameModel
      • pandera.api.dataframe.model.DataFrameModel
      • pandera.api.dataframe.model_components.Field
      • pandera.api.dataframe.model_components.check
      • pandera.api.dataframe.model_components.dataframe_check
      • pandera.api.dataframe.model_components.parser
      • pandera.api.dataframe.model_components.dataframe_parser
      • pandera.api.pandas.model_config.BaseConfig
      • pandera.api.polars.model_config.BaseConfig
      • pandera.api.pyspark.model_config.BaseConfig
      • pandera.typing.DataFrame
      • pandera.typing.Series
      • pandera.typing.Index
      • pandera.typing.geopandas.GeoDataFrame
      • pandera.typing.geopandas.GeoSeries
      • pandera.typing.dask.DataFrame
      • pandera.typing.dask.Series
      • pandera.typing.dask.Index
      • pandera.typing.pyspark.DataFrame
      • pandera.typing.pyspark.Series
      • pandera.typing.pyspark.Index
      • pandera.typing.modin.DataFrame
      • pandera.typing.modin.Series
      • pandera.typing.modin.Index
      • pandera.typing.fastapi.UploadFile
      • pandera.typing.formats.Formats
    • 装饰器
      • pandera.decorators.check_input
      • pandera.decorators.check_output
      • pandera.decorators.check_io
      • pandera.decorators.check_types
    • 模式推断
      • pandera.schema_inference.pandas.infer_schema
    • 输入输出工具
      • pandera.io.from_yaml
      • pandera.io.to_yaml
      • pandera.io.to_script
    • 数据合成策略
      • pandera.strategies
    • 扩展
      • pandera.extensions
    • 错误
      • 架构错误
      • pandera.errors.SchemaErrors
      • pandera.errors.SchemaInitError
      • pandera.errors.SchemaDefinitionError

社区

  • 贡献
Back to top
View this page
Edit this page

pandera.dtypes.is_numeric¶

pandera.dtypes.is_numeric(pandera_dtype)[source]¶

如果 pandera.dtypes.DataType 是数字，则返回 True。

Return type:

bool

Next
pandera.dtypes.is_bool
Previous
pandera.dtypes.is_complex
Copyright © 2024, Pandera developers
Made with Sphinx and @pradyunsg's Furo
On this page
  • pandera.dtypes.is_numeric
    • is_numeric()