在 argparse 中使用 numpy 数据类型

Question

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.add_argument() 中自动设置 type= 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 。我认为这是因为我没有正确地为它提供 Numpy 文件类型；如果我例如将 inputtype 设置为 float，一切都按计划进行。如果我手动输入type=np.int64，argparse对此也没有问题。

我怎样才能让它接受我的DataFrame中的文件类型，即循环中的int64和object如上所示？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 仅声明

Common built-in types and functions can be used directly as the value of the type argument

但正如我上面所说，如果明确输入，numpy 数据类型似乎没问题。

感谢您的帮助！

Answer 1

使用

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

或

inputtype = inputdata[c].dtype.type

.type 属性是可调用的，可用于创建该数据类型的新实例。

在 argparse 中使用 numpy 数据类型

Using numpy data types in argparse

python

user-input

numpy

argparse

pandas