我想从（大）列表列表中创建数据帧（内部列表是行）。 pd.DataFrame(lst, columns=my_columns)通常会完成这项工作，但我想自定义结果数据框的dtypes。一些列可以以较低的精度（np.float32）存储，其他列是实际表示时间戳的整数（以numpy表示，例如my_ts = np.datetime64(my_int, 'ns')）。不幸的是，DataFrame构造函数只允许指定单个dtype。还有另一种方法可以达到我的目的吗？
当然，我可以按如下方式投射数据：
df['some_col'] = df['some_col'].astype(desired_type)
但这涉及大量复制，我的数据集非常大。
当我们构建DataFrame pandas时，在python列表中复制数据，而不是用于推断类型的任何算法（推断类型的唯一安全方法是扫描整个数据集）。如果我们只能提示它的dtypes，我们可以节省复制和dtype推理。