Question

我将具有不同数据类型，文本，整数的numpy数组和pd.Series传递给pd.DataFrame，然后将其输出为具有所有对象数据类型的DataFrame。为什么这样做，并且我能做些什么来保留原始数据类型？

pd.DataFrame(np.c_[X, TotalSF, TotalBaths, HasFire], columns=(list(X.columns) + ['TotalSF', 'TotalBaths', 'HasFire']))

X是一个二维数组，其中一些值为文本，有些为数字。 TotalSF，TotalBaths和HasFire是以数字为值的熊猫系列。

Answer 1

数据框适用于常规数据类型，如果要更改数据框数据类型，请使用

pandas.DataFrame.astype(target type)

使用和不使用astype方法跟踪以下代码：

import pandas as pd
data = pd.DataFrame(data=[["red", "apple"], ["yellow", "orange"], ["blue", "banana"], ["green", "avocado"]],
                    columns=["color", "fruitN"])
# data = data.set_index("fruitN")
file_1 = ["akee", "apricot", "avocado"]
file_2 = ["avocado", "bilberry", "banana", "blackberry"]
file_3 = ["blackberry", "coconut", "cranberry"]
file_1_df = pd.DataFrame(data=file_1, columns=["type_1"])
file_2_df = pd.DataFrame(data=file_2, columns=["type_2"])
file_3_df = pd.DataFrame(data=file_3, columns=["type_3"])
l = [file_1_df, file_2_df, file_3_df]
for x, y in enumerate(l):
    data['c' + str(x + 1)] = data.fruitN.isin(y.iloc[:, 0].tolist()).astype(int)

data = data["c2"].astype(int)
print(data)

为什么DataFrame更改对象的所有输入的数据类型？

1 个答案: