假设我像这样创建了一个简单的 DataFrame:
import pandas as pd
import datetime as dt
import heapq
a = [1371215933513120, 1371215933513121]
b = [1,2]
d = ['h','h']
df = pd.DataFrame({'a':a, 'b':b, 'c':[dt.datetime.fromtimestamp(t/1000000.) for t in a], 'd':d})
df.index=pd.DatetimeIndex(df['c'])
d = OrderedDict()
d['x'] = df
p = pd.Panel(d)
p['x']['b'] = p['x']['b'].astype(int)
counter = 0
for dt in p.major_axis:
print "a", counter, p['x'].dtypes
df_s = p.major_xs(dt)
print "b", counter, p['x'].dtypes
print "-------------"
counter += 1
它由三列组成,其中一列作为索引。如果开始迭代主轴值,int
列的数据类型在第一次迭代后更改为 object
。
a 0 a object
b int64
c object
d object
dtype: object
b 0 a object
b object
c object
d object
dtype: object
-------------
a 1 a object
b object
c object
d object
dtype: object
b 1 a object
b object
c object
d object
dtype: object
-------------
有没有办法避免这种情况,以便列在迭代时保留其类型?
最佳答案
您的构造不保留数据类型;如果您以这种方式构建,您将首先保留它们。
In [18]: df.set_index(['x','b']).to_panel()
Out[18]:
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 3 (items) x 1 (major_axis) x 2 (minor_axis)
Items axis: a to d
Major_axis axis: x to x
Minor_axis axis: 1 to 2
In [19]: p1 = df.set_index(['x','b']).to_panel()
这是内部结构; dtypes 被分成 block 。
In [20]: p1._data
Out[20]:
BlockManager
Items: Index([u'a', u'c', u'd'], dtype=object)
Axis 1: Index([u'x'], dtype=object)
Axis 2: Int64Index([1, 2], dtype=int64)
DatetimeBlock: [c], 1 x 1 x 2, dtype datetime64[ns]
ObjectBlock: [d], 1 x 1 x 2, dtype object
IntBlock: [a], 1 x 1 x 2, dtype int64
在各种轴上使用 iloc
您可以看到 dtypes 被保留
In [21]: p1.iloc[0].dtypes
Out[21]:
b
1 int64
2 int64
dtype: object
In [22]: p1.iloc[:,0].dtypes
Out[22]:
a int64
c datetime64[ns]
d object
dtype: object
In [23]: p1.iloc[:,:,0].dtypes
Out[23]:
a int64
c datetime64[ns]
d object
dtype: object
In [24]: p1.iloc[:,:,0]
Out[24]:
a c d
x
x 1371215933513120 2013-06-14 09:18:53.513120 h
关于python - 在长轴上迭代时 Pandas 数据类型发生变化,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17359248/