为什么转置带有字符串和时间增量的DataFrame会转换数据类型？
为什么转置带有字符串和时间增量的DataFrame会转换数据类型？
提问于 2018-06-16 04:11:47
这种行为对我来说似乎很奇怪:如果另一列是时间增量，则在转置df时将id列(一个字符串)转换为时间戳。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'id': ['00115', '01222', '32333'],
'val': [12, 14, 170]})
df['val'] = pd.to_timedelta(df.val, unit='Minutes')
print(df.T)
# 0 1 2
#id 0 days 00:00:00.000000 0 days 00:00:00.000001 0 days 00:00:00.000032
#val 365 days 05:49:12 426 days 02:47:24 5174 days 06:27:00
type(df.T[0][0])
#pandas._libs.tslib.Timedelta如果没有时间增量，它的工作方式与我预期的一样，并且id列仍然是一个字符串，即使另一列是整数，并且所有字符串都可以安全地转换为整数。
df2 = pd.DataFrame({'id': ['00115', '01222', '32333'],
'val': [1, 1231, 1413]})
type(df2.T[0][0])
#str为什么id的类型在第一个实例中发生了变化，而在第二个实例中没有变化？
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2018-06-16 04:31:22
数据帧应该以列的形式来考虑。每列必须具有单一的数据类型。转置时，将更改新列中现在相互关联的单元格。在transpose之前，您有一个字符串列和一个时间增量列。在转置之后，每列都有一个字符串和一个时间增量。熊猫必须决定如何投射新的列。它决定使用timedelta。我认为这是一个愚蠢的选择。
您可以通过更改新构造的数据帧上的数据类型来更改此行为。
pd.DataFrame(df.values.T, df.columns, df.index, dtype=object)
0 1 2
id 00115 01222 32333
val 365 days 05:49:12 426 days 02:47:24 5174 days 06:27:00页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50882090
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