为什么 pandas.melt 会弄乱我的数据类型？

我有一些数据透视代码因错误而失败

pandas.core.base.DataError：没有要聚合的数字类型

我已将问题追溯到之前的调用pandas.melt https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.melt.html

以下是熔化前的数据类型：

frame.dtypes

user_id                           Int64
feature                          object
seconds_since_start_assigned      Int32
total                           float32
programme_ids                    object
q1                                Int32
q2                                Int32
q3                                Int32
q4                                Int32
q5                                Int32
q6                                Int32
q7                                Int32
q8                                Int32
q9                                Int32
week                              Int32

现在开始融化

frame1 = pd.melt(
     frame,
     id_vars=['user_id', 'week'],
     value_vars=['q1', 'q2', 'q3', 'q4', 'q5', 'q6', 'q7', 'q8', 'q9'],
     var_name='question',
     value_name='score')
frame1.dtypes

user_id     object
week        object
question    object
score       object

为什么打电话给melt取代了Int32我需要score with object?

您正在使用可为空的整数数据类型（“Int32”中的大写“I”）。这仍然是一种相当新的数据类型，因此并非所有功能都存在。即有一个施工部分下的大警告 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/integer_na.html#construction，问题是系列cannot推断一个可为空的整数数据类型，尽管也许有一天：

将来，我们可能会为 Series 提供一个选项来推断可为 null 的整数数据类型。

我们自己也能看到这一点。 Series 不会推断出正确的类型并留下object作为唯一可以容纳缺失的可空整数的容器。但数组可以工作。

import pandas as pd
arr = [1, pd._libs.missing.NAType(), 4]

pd.Series(arr)
#0       1
#1    <NA>
#2       4
#dtype: object   #  <- Did not infer the type :(

pd.array(arr)
#<IntegerArray>
#[1, <NA>, 4]
#Length: 3, dtype: Int64

所以你融化了，得到一个系列，而 pandas 无法推断 dtype，所以它被转换为object融化后。现在，您必须显式转换回“Int32”。