Python merge()数据类型改变

Python merge()操作导致数据类型转换

原创已于 2022-12-27 10:09:10 修改 · 658 阅读

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#python #pandas

于 2022-12-14 15:47:33 首次发布

在Python项目中使用pandas的merge()函数时，遇到了数据类型改变的问题。详细描述了该问题及其解决过程。

项目场景：Python merge()过程中出现数据类型更改？

问题描述及解决流程

import pandas as pd
# 举个例子可能会更清楚点
a = pd.DataFrame([['1','bob','27',],['2','danny','17'],['3','jamse','38']],columns = ['id','name','age'])
b = pd.DataFrame([['1','48'],['3','59'],['4','78'],['2','84'],['5','49']],columns =['id','score'])
# 上面很明显我们取的全是str类型的数据
d = b.merge(a,how = 'left',on = 'id')
'''
######下面是合并后的d#######
  id score   name  age
0  1    48    bob   27
1  3    59  jamse   38
2  4    78    NaN  NaN
3  2    84  danny   17
4  5    49    NaN  NaN
'''
# 接下来就是见证奇迹的时候
# 打印一下d的数据类型
for i in d.columns:
	print(i,'数据类型是:',type(d[i].iloc[0]))
'''
#######结果发现并没有什么问题？搞错了？#############
id 数据类型是: <class 'str'>
score 数据类型是: <class 'str'>
name 数据类型是: <class 'str'>
age 数据类型是: <class 'str'>
'''
# 再来
for i in d.columns:
	print(i,'数据类型是:',type(d[i].iloc[2]))
'''
######哈哈哈，变了吧#######
id 数据类型是: <class 'str'>
score 数据类型是: <class 'str'>
name 数据类型是: <class 'float'>
age 数据类型是: <class 'float'>
'''
# 有什么疑惑？再看？
for i in d.columns:
	print(i,'数据类型是:',d[i].dtypes)
'''
######查看每一列的整体类型都是object######
id 数据类型是: object
score 数据类型是: object
name 数据类型是: object
age 数据类型是: object
'''
# 分析下原因，Pandas 在不指定的情况下会把nan识别为float
# 这个时候因为其中有str类型，又有float类型，为了统一每一列的数据类型就把它升级到共同父类型object了