类型推断：df.append（）vs df.loc []

Question

让我们创建一个空的DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['member', 'total'])

如果我们使用df将数据添加到df.append()：

df = df.append({'member': 'some_string', 'total': pd.Timedelta(...)}, ignore_index=True)

我们会自动获取member列的对象dtype和total列的timedelta64 [ns] dtype。

现在让我们在创建DataFrame时指定一个索引，然后使用df.loc[]添加我们的数据：

df = pd.DataFrame(index=some_index, columns=['member', 'total'])

df.loc[index_label] = {'member': 'some_string', 'total': pd.Timedelta(...)}

不幸的是，在这种情况下，我们会看到total列的对象dtype。为什么呢？

Answer 1

df.append创建了一个全新的DataFrame，因此它可以重新计算所有列的最佳类型。 df.loc修改现有的DataFrame，因此它不会这样做。 （如果需要使它们 less 特定，它只会更改类型，例如，如果将字符串插入数字列，则转换为对象dtype。）