出于显而易见的原因，我想在更新后将列的数据类型保留为 int 。有什么想法为什么这不能按预期工作吗？
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 'foo'},
{'a': 3, 'b': 4, 'c': 'baz'},
])
df2 = pd.DataFrame([
{'a': 1, 'b': 8, 'c': 'bar'},
])
print 'dtypes before update:\n%s\n%s' % (df1.dtypes, df2.dtypes)
df1.update(df2)
print '\ndtypes after update:\n%s\n%s' % (df1.dtypes, df2.dtypes)
输出如下所示：
dtypes before update:
a int64
b int64
c object
dtype: object
a int64
b int64
c object
dtype: object
dtypes after update:
a float64
b float64
c object
dtype: object
a int64
b int64
c object
dtype: object
感谢任何提供建议的人
这是一个已知的问题。https://github.com/pydata/pandas/issues/4094 https://github.com/pydata/pandas/issues/4094我认为你目前唯一的选择是打电话astype(int)更新后。
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