Чтобы проверить смешанные типы данных в столбце с помощью pandas, вы можете попробовать следующие методы:

1. dtypes: вы можете использовать атрибут dtypesDataFrame или Series, чтобы проверить типы данных каждого столбца. Он предоставит вам сводку типов данных, представленных в столбце.

   import pandas as pd
   # Assuming 'df' is your DataFrame and 'column_name' is the column you want to check
   column_dtypes = df['column_name'].dtypes
   print(column_dtypes)

   Этот метод предоставит вам тип данных столбца, а если он возвращает тип объекта, он указывает на смесь различных типов данных.

2. applymap. Другой подход — использовать функцию applymap, чтобы применить лямбда-функцию к каждому элементу столбца и проверить тип данных каждого элемента индивидуально.

   import pandas as pd
   # Assuming 'df' is your DataFrame and 'column_name' is the column you want to check
   mixed_types = df['column_name'].applymap(type).nunique() > 1
   print(mixed_types)

   Если mixed_typesимеет значение True, это означает, что столбец содержит смесь разных типов данных.

3. try-Exception: вы можете перебирать значения в столбце и использовать блок try-Exception для выявления любых значений, которые вызывают ошибку TypeError, указывающую на смешанный тип данных.

   import pandas as pd
   # Assuming 'df' is your DataFrame and 'column_name' is the column you want to check
   mixed_types = []
   for value in df['column_name']:
      try:
          type(value)
      except TypeError:
          mixed_types.append(value)
   print(mixed_types)

   Список mixed_typesбудет содержать значения, вызвавшие ошибку TypeError, что указывает на смесь типов данных.