pandas.api.types.is_signed_integer_dtype

pandas.api.types.is_signed_integer_dtype(arr_or_dtype)

检查提供的数组或dtype是否为有符号整数dtype。

与 is_any_int_dtype 不同，timedelta64 实例将返回 False。

可空整数数据类型（例如 pandas.Int64Dtype）在此函数中也被视为整数。

参数:

arr_or_dtype类似数组或数据类型

要检查的数组或数据类型。

返回:

布尔值

数组或dtype是否为有符号整数dtype且不是timedelta64的实例。

参见

api.types.is_integer_dtype

检查提供的数组或dtype是否为整数dtype。

api.types.is_numeric_dtype

检查提供的数组或dtype是否为数值型dtype。

api.types.is_unsigned_integer_dtype

检查提供的数组或dtype是否为无符号整数dtype。

例子

>>> from pandas.core.dtypes.common import is_signed_integer_dtype
>>> is_signed_integer_dtype(str)
False
>>> is_signed_integer_dtype(int)
True
>>> is_signed_integer_dtype(float)
False
>>> is_signed_integer_dtype(np.uint64)  # unsigned
False
>>> is_signed_integer_dtype("int8")
True
>>> is_signed_integer_dtype("Int8")
True
>>> is_signed_integer_dtype(pd.Int8Dtype)
True
>>> is_signed_integer_dtype(np.datetime64)
False
>>> is_signed_integer_dtype(np.timedelta64)
False
>>> is_signed_integer_dtype(np.array(["a", "b"]))
False
>>> is_signed_integer_dtype(pd.Series([1, 2]))
True
>>> is_signed_integer_dtype(np.array([], dtype=np.timedelta64))
False
>>> is_signed_integer_dtype(pd.Index([1, 2.0]))  # float
False
>>> is_signed_integer_dtype(np.array([1, 2], dtype=np.uint32))  # unsigned
False