添加行到大熊貓數據幀改變D型細胞

Question

我的問題是，添加行到數據幀改變D型細胞列組成：

>>> from pandas import DataFrame 
>>> df = DataFrame({'a' : range(10)}, dtype='i4') 
>>> df 
    a 
0 0 
1 1 
2 2 
3 3 
4 4 
5 5 
6 6 
7 7 
8 8 
9 9 

[10 rows x 1 columns] 

我特別指定D型細胞是INT32（即，「6-14」），如可可以看出：

>>> df.dtypes 
a int32 
dtype: object 

然而，加入了行更改d型到float64：

>>> df.loc[10] = 99 

>>> df 
    a 
0 0 
1 1 
2 2 
3 3 
4 4 
5 5 
6 6 
7 7 
8 8 
9 9 
10 99 

[11 rows x 1 columns] 

>>> df.dtypes 
a float64 
dtype: object 

我已經試過指定d我添加的值的類型：

>>> import numpy as np 
>>> df = DataFrame({'a' : np.arange(10, dtype=np.int32)}) 

>>> df.dtypes 
a int32 
dtype: object 

>>> df.loc[10] = np.int32(0) 

>>> df.dtypes 
a float64 
dtype: object 

但是這也行不通。有沒有解決方案，沒有使用返回新對象的函數？

Answer 1

擴展分兩階段完成，首先將nan放置在該列中，然後分配它，這就是爲什麼它被強制。我會把它放在bug /增強列表上。它有點不平凡。

這是一個解決方法，使用append。

In [14]: df.append(Series(99,[10],dtype='i4').to_frame('a')) 
Out[14]: 
    a 
0 0 
1 1 
2 2 
3 3 
4 4 
5 5 
6 6 
7 7 
8 8 
9 9 
10 99 

[11 rows x 1 columns] 

In [15]: df.append(Series(99,[10],dtype='i4').to_frame('a')).dtypes 
Out[15]: 
a int32 
dtype: object 

的錯誤的一個問題/增強這樣做自動的：https://github.com/pydata/pandas/issues/6485