＆＃39; float64＆＃39;的总和pandas中的列类型返回float而不是numpy.float64

Question

我在pandas中有一个数据帧。我正在将数据帧的一列作为：

x = data['col1'].sum(axis=0)
print(type(x))

我已检查col1数据框中的data列的类型为float64。但x的类型为<class 'float'>。我期待x的类型为numpy.float64。

我在这里失踪的是什么？

pandas version - ＆＃39; 0.18.0＆＃39;，numpy version - ＆＃39; 1.10.4＆＃39;，python version - 3.5.2

Answer 1

这似乎来自大熊猫处理nans的方式。当我在skipna=False方法中设置sum时，我得到numpy数据类型

import pandas as pd
import numpy as np

type(pd.DataFrame({'col1':[.1,.2,.3,.4]}).col1.sum(skipna=True))
#float

type(pd.DataFrame({'col1':[.1,.2,.3,.4]}).col1.sum(skipna=False))
#numpy.float64

sum方法从nansum调用pandas/core/nanops.py，这会产生相同的行为。

from pandas.core.nanops import nansum

type(sum(np.arange(10.0)))
# numpy.float64

type(nansum(np.arange(10.0)))
# float

为什么nansum正在从numpy.float64转换为float，我无法告诉你。我查看了nansum源代码，但它自己调用的函数似乎都没有产生这种变化。