python - pandas.DataFrame.replace 更改列的 dtype

Question

因此，我尝试用 None 替换数据框中的 np.nan 值，并注意到在此过程中 float 的数据类型数据框中的列更改为 object，即使它们不包含任何丢失的数据。

举个例子:

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame({'A':np.nan,'B':1.096, 'C':1}, index=[0])
data.replace(to_replace={np.nan:None}, inplace=True)

在调用 replace 之前和之后调用 data.dtypes 显示 B 列的数据类型从 float 更改为 object，而 C 的数据类型保持 int。 如果我从原始数据中删除 A 列，则不会发生这种情况。 我想知道为什么会发生这种变化以及如何避免这种影响。

Answer 1

我已经遇到过很多次了，并且已经解决了。在使用 astype(object) 替换之前，它将保留 dtypes。我不得不使用它来解决合并问题、合并问题等。我不确定为什么它会在以这种方式使用时保留类型，但它确实如此，并且一旦您发现它就会很有用。

data.info()    

#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
#Int64Index: 1 entries, 0 to 0
#Data columns (total 3 columns):
#A    0 non-null float64
#B    1 non-null float64
#C    1 non-null int64
#dtypes: float64(2), int64(1)
#memory usage: 32.0 bytes

import pandas as pd 
import numpy as np 
data = pd.DataFrame({'A':np.nan,'B':1.096, 'C':1}, index=[0]) 
data.replace(to_replace={np.nan:None}, inplace=True)                                                                                                                                 

data.info()   

#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
#Int64Index: 1 entries, 0 to 0
#Data columns (total 3 columns):
#A    0 non-null object
#B    1 non-null object
#C    1 non-null int64
#dtypes: int64(1), object(2)
#memory usage: 32.0+ bytes

import pandas as pd 
import numpy as np 
data = pd.DataFrame({'A':np.nan,'B':1.096, 'C':1}, index=[0]) 
data.astype(object).replace(to_replace={np.nan:None}, inplace=True)                                                                                                                  

data.info()                                                                                                                                                                          

#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
#Int64Index: 1 entries, 0 to 0
#Data columns (total 3 columns):
#A    0 non-null float64
#B    1 non-null float64
#C    1 non-null int64
#dtypes: float64(2), int64(1)
#memory usage: 32.0 bytes