pandas：为什么列的dtype会在赋值给数据框时发生变化

Question

我有一个pandas DataFrame bla，其中列为MultiIndex：

ipdb> bla.dtypes
phases      end              datetime64[ns]
            name                     object
            start            datetime64[ns]
parameters  scanFrequency           float64
            tideFile                 object

现在我在该帧的一部分上执行一些简单的插值并将结果分配给它：

bla['parameters'] = bla['parameters'].ffill()

奇怪的是，我最终得到了scanFrequency的dtype发生变化的数据框：

ipdb> bla.dtypes
phases      end              datetime64[ns]
            name                     object
            start            datetime64[ns]
parameters  scanFrequency            object
            tideFile                 object
dtype: object

为什么会这样？ ffill不会更改类型：

ipdb> bla['parameters'].ffill().dtypes
scanFrequency    float64
tideFile          object
dtype: object

Answer 1

我不确定它是否是一个错误或预期的行为，但问题是你是使用混合dtypes（object和float64）一次分配多个列，因此它们会被提升＆＃39;常见的dtype，即对象dtype。

解决方法是在单独的列上执行ffill。在您的示例中，这将是：

bla[('parameters', 'scanFrequency')] = bla[('parameters', 'scanFrequency')].ffill()

这将保留列的原始float64 dtype。