追加到一个数据帧转换dtypes

Question

我附加到一个pandas.DataFrame和列的D型细胞被转化以意想不到的方式：

import pandas as pd 
df=pd.DataFrame({'a':1.0, 'b':'x'}, index=[0]) 
print df.dtypes 
df = df.append({'a':3.0}, ignore_index=True) 
print df.dtypes 
df = df.append({'a':3.0, 'b':'x'}, ignore_index=True) 
print df.dtypes 

输出：

a float64 
b  object 
dtype: object 
a float64 
b  object 
dtype: object 
a object   <- ??? 
b object 
dtype: object 

而我会预计float64而不是object。 我该如何避免这种转换？

我正在使用熊猫0.11。

Answer 1

试试这个，在字典对象首先转换为数据帧：

import pandas as pd 
df=pd.DataFrame({'a':1.0, 'b':'x'}, index=[0]) 
print df.dtypes 
df = df.append({'a':3.0}, ignore_index=True) 
print df.dtypes 
df = df.append(pd.DataFrame([{'a':3.0, 'b':'x'}]), ignore_index=True) 
print df.dtypes 

，或者字典的列表：

df = df.append([{'a':3.0, 'b':'x'}], ignore_index=True) 

如果它是一个字典，它会转换为一个系列的第一，一系列包含3.0和'x'必须与对象dtype。

如果它是一个字典列表，它将被转换为一个DataFrame，DataFrame可以为每一列使用不同的dtype。