如何识别Pandas DataFrame中包含dict的列？

你的问题出在只检查了列的第一个元素，但d、t列的第一个元素是np.nan而非dict，所以无法正确识别。以下是可行的解决方案：

方法一：使用apply+any筛选目标列 #

通过对每一列的元素进行类型检查，判断是否存在至少一个dict：

import pandas as pd
import numpy as np 

df = pd.DataFrame({
                   'i': [0, 1, 2, 3],
                   'd': [np.nan, {'p':1}, {'q':2}, np.nan],
                   't': [np.nan, {'u':1}, {'v':2}, np.nan]
                 })

# 筛选包含至少一个dict的列
cdict = [col for col in df.columns if df[col].apply(lambda x: isinstance(x, dict)).any()]
print(cdict)  # 输出: ['d', 't']

关于“无需遍历每个单元格”的说明 #

由于你的DataFrame列是混合类型（包含np.nan和dict），Pandas没有内置的直接方法可以跳过元素检查来判断列中是否存在dict。不过上面的方式是利用Pandas的向量化操作实现的，比手动逐个遍历单元格的效率更高，本质上是Pandas内部优化了遍历过程。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kms