Question

我将附加到pandas.DataFrame，并以意外的方式转换列的dtype：

import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'a':1.0, 'b':'x'}, index=[0])
print df.dtypes
df = df.append({'a':3.0}, ignore_index=True)
print df.dtypes
df = df.append({'a':3.0, 'b':'x'}, ignore_index=True)
print df.dtypes

输出：

a    float64
b     object
dtype: object
a    float64
b     object
dtype: object
a    object         <- ???
b    object
dtype: object

虽然我原本期望float64而不是object。我该如何避免转换？

我正在使用pandas 0.11。

Answer 1

试试这个，首先将dict对象转换为DataFrame：

import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'a':1.0, 'b':'x'}, index=[0])
print df.dtypes
df = df.append({'a':3.0}, ignore_index=True)
print df.dtypes
df = df.append(pd.DataFrame([{'a':3.0, 'b':'x'}]), ignore_index=True)
print df.dtypes

或者，dict列表：

df = df.append([{'a':3.0, 'b':'x'}], ignore_index=True)

如果它是dict，它将首先转换为Series，系列包含3.0，而'x'必须转换为object dtype。

如果它是dict列表，它将转换为DataFrame，DataFrame可以为每列提供不同的dtype。

附加到DataFrame会转换dtypes

1 个答案: