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为什么用字符串和时间增量转置数据帧会转换数据类型?

pandas python

ALollz · 技术社区 · 6 年前

我觉得这种行为很奇怪: id 列(字符串)在转换 df 如果另一列是timedelta。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'id': ['00115', '01222', '32333'],
                   'val': [12, 14, 170]})
df['val'] = pd.to_timedelta(df.val, unit='M')

print(df.T)
#                         0                      1                      2
#id  0 days 00:00:00.000000 0 days 00:00:00.000001 0 days 00:00:00.000032
#val      365 days 05:49:12      426 days 02:47:24     5174 days 06:27:00

type(df.T[0][0])
#pandas._libs.tslib.Timedelta

如果没有时间差,它会像我期望的那样工作,而且 身份证件 列仍然是字符串,即使另一列是整数,并且所有字符串都可以安全地转换为整数。

df2 = pd.DataFrame({'id': ['00115', '01222', '32333'],
                    'val': [1, 1231, 1413]})

type(df2.T[0][0])
#str

为什么 身份证件 第一次换衣服,第二次就不换了?

2 回复 | 直到 6 年前

piRSquared 6 年前

应该在列中考虑数据帧。每列必须有一个数据类型。转置时,将更改新列中现在相互关联的单元格。在转置之前,有一个string列和一个timedelta列。转置后,每列都有一个字符串和一个timedelta。熊猫必须决定如何铸造新的柱。它决定采用TimeDelta。我认为这是一个愚蠢的选择。

可以通过更改新构造的数据帧上的数据类型来更改此行为。

pd.DataFrame(df.values.T, df.columns, df.index, dtype=object)

                     0                  1                   2
id               00115              01222               32333
val  365 days 05:49:12  426 days 02:47:24  5174 days 06:27:00