Python Pandas Dataframes Dtypes是假的吗？

Question

我对我遇到的问题感到有些困惑。我一直能够对数据帧列进行求和和切片。这是我正在玩的数据框：

In [24]: df2.dtypes
Out[24]:
day             object
imps            object
clicks         float64
total_convs    float64
revenue        float64
cost           float64
rpm            float64
dtype: object

现在，当我尝试这个时：

total_imps   =  sum(list(df1['imps']))

我得到一个TypeError。我总是能够对数据帧进行切片和切块，所以我想知道我从这个数据帧拉动的csv文件是不是很奇怪。我试过了：

df2 = df2.astype(float)

但在这种情况下，'day'列不会转换。我也试过了：

df2[['imps','clicks','total_convs','revenue','cost']] = df2[['imps','clicks','total_convs','revenue','cost']].astype(float)

让我：

In [24]: df2.dtypes
Out[24]:
day             object
imps           float64
clicks         float64
total_convs    float64
revenue        float64
cost           float64
rpm            float64
dtype: object

哪个好，但我仍然无法总结任何一个。这样做只会再次返回TypeError。在这一点上，我还在考虑拉出ti-83并手动添加这些数字，但我需要这样才能实现自动化。

Answer 1

出于某些光荣的原因，这有效：

ll = list(df2['imps'])
total_imps = sum(ll)

但这不是：

total_imps = sum(list(df2['imps'])

Hooray pandas。