python - 在 argparse 中使用 numpy 数据类型

我正在设置一个 Argparse 解析器来通过 shell 读取一些用户输入。输入将用于从包含字符串和数字的 Pandas DataFrame 中提取数据。我想在 Argparse type= 中自动设置 .add_argument() 参数以匹配相应列的数据类型。

我的想法是像这样设置 Argparse 参数，其中 inputdata 是 DataFrame:

for c in inputdata.columns:
        inputname= c
        inputtype= np.dtype(inputdata[c])
        parser.add_argument("--"+inputname, type=inputtype)

但是，这不起作用:Python 引发了 ValueError: dtype('int64') is not callable 。我想这是因为我没有正确地提供 Numpy 文件类型；如果我例如将 inputtype 设置为 float，一切按计划进行。如果我手动输入 type=np.int64 ，Argparse 也没有问题。

如何让它接受我的 DataFrame 中的文件类型，即上面显示的循环中的 int64 和对象？我也尝试了一些选项 here，例如dtype.type 但没有任何效果。

或者这是不可能的？ Argparse docs 状态只有

但正如我上面所说，如果明确输入 numpy 数据类型似乎没问题。

谢谢你的帮助!

最佳答案

用

inputtype = np.dtype(inputdata[c]).type

或者

inputtype = inputdata[c].dtype.type

.type 属性是可调用的，可用于创建该 dtype 的新实例。

关于python - 在 argparse 中使用 numpy 数据类型，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/38104558/