熊猫to_numeric不转换空数据框

Question

我需要一个具有所有dtype的数据帧，这些类型是np.number的子集。 to_numeric函数允许我对具有某些数据的数据帧执行此操作。作为一个极端的案例，我正在用一个空的数据框对其进行测试，但似乎无法正常工作。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2', 'col3'])
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
print(df.dtypes)

将输出提供给我

col1   object
col2   object
col3   object
dtype: object

我期望的地方

col1   int64
col2   int64
col3   int64
dtype: object

如果我填充数据框，则问题消失：

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [1, 2], 'col3': [1, 2]})
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
print(df.dtypes)

为我提供了预期的输出。

有人可以解释这种不同的行为，并提出解决方法。除非需要，否则我不想明确检查数据框是否有数据。

我正在使用 python 3.6.1

Answer 1

使用astype似乎可以实现

df=df.astype("int64")

您还可以为每列明确分配类型

df = pd.DataFrame({'col1':pd.Series([], dtype='int'),
               'col2':pd.Series([], dtype='int'),
               'col3':pd.Series([], dtype='int')})

print(df.dtypes)

col1    int64
col2    int64
col3    int64
dtype: object