Question

此案的结果：

df = _pd.DataFrame({'a':['1','2','3']})

df['b'] = _np.nan

for index in df.index:

    df.loc[index, 'b'] = [{'a':1}]

是：

    a   b
0   1   {'a': 1}
1   2   [{'a': 1}]
2   3   [{'a': 1}]

此案的结果：

df = _pd.DataFrame({'a':[1,2,3]})

df['b'] = _np.nan

for index in df.index:

    df.loc[index, 'b'] = [{'a':1}]

是：

    a   b
0   1   {'a': 1}
1   2   {'a': 1}
2   3   {'a': 1}

为什么？

_pd.__version__
'0.23.4'

编辑：我想添加版本号，因为这可能是一个错误。在我看来，这是合理的。但是，我们在stackoverflow.com上拥有的这个新的手动系统不会让我这样做；因此，我要添加此编辑以满足字符要求。

Answer 1

我认为这是由于将object分配给float类型columns时的类型转换引起的，第一项需要将整个列类型从float转换为object，然后整个column变成了object，并且index的数字1,2将是正确的类型assign，因为column本身已经变成了{{1} }

object

此外，我认为这可能属于主题https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/11617

为什么数据框的内容会影响设置？

1 个答案: