当我合并两个数据帧时，如何防止 Pandas 将我的整数转换为浮点数？答案

【问题标题】：How to prevent Pandas from converting my integers to floats when I merge two dataFrames?当我合并两个数据帧时，如何防止 Pandas 将我的整数转换为浮点数？
【发布时间】：2016-11-21 12:27:36
【问题描述】：

这是我的代码：

import pandas as pd
left = pd.DataFrame({'AID': [1, 2, 3, 4],
                       'D': [2011, 2011,0, 2011],
                       'R1': [0, 1, 0, 0],
                       'R2': [1, 0, 0, 0]  })

right = pd.DataFrame({'AID': [1, 2, 3, 4],
                       'D': [2012, 0,0, 2012],
                       'R1': [0, 1, 0, 0],
                       'R2': [1, 0, 0, 0]  })

result = left.merge(right, how = 'outer')

当我打印我的结果数据帧时，整数值现在是浮点数：

   AID       D   R1   R2
0  1.0  2011.0  0.0  1.0
1  2.0  2011.0  1.0  0.0
2  3.0     0.0  0.0  0.0
3  4.0  2011.0  0.0  0.0
4  1.0  2012.0  0.0  1.0
5  2.0     0.0  1.0  0.0
6  4.0  2012.0  0.0  0.0

如何防止这种情况发生？

【问题讨论】：

stackoverflow.com/questions/21291259/…的可能重复
显然这是一个错误，将在 0.18.2 中修复 github.com/pydata/pandas/issues/8596
我可以重现此问题并已投票重新打开。重现所需的代码略有不同
left = pd.DataFrame({'AID': [1, 2, 3, 4], 'D': [2011, 2011,0, 2011], 'R1': [0, 1, 0, 0], }) 右 = pd.DataFrame({'AID': [1, 2, 3, 4], 'D': [2012, 0,0, 2012], 'R2': [1 , 0, 0, 0] }) 结果 = left.merge(right, how = 'outer', on=['AID', 'D']) 结果
请注意，如果由于两个数据帧的索引或列之间的不匹配而产生 NaN 值，则浮点数可能会出现在人们只期望整数的地方。请注意如何指定合并类型，即如何在.merge() 中设置how kwarg。这是我问题的根源。最后，我尝试了 Rakesh 的代码，但无法重现他/她的错误。

标签： python pandas

【解决方案1】：

此错误已在 pandas v0.19.0. 中修复：

合并现在将保留连接键的数据类型

但请注意，您可以使用以下方法将数据框中的所有列转换为 int dtype：

result = result.astype(int)

如果连接中有不匹配的记录，则此行为does still occur，因此结果中的NaNs。在这种情况下，您需要将dtype更改为extension type'Int64'来处理NaNs：

result = result.astype('Int64')

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以将浮点数转换回 using

 result = left.merge(right, on='AID', how = 'outer')

 result['D_x']=result['D_x'].astype('Int64')
 result['R1_x']=result['R1_x'].astype('Int64')
 result['R2_x']=result['R2_x'].astype('Int64')
 result['D_y']=result['D_y'].astype('Int64')
 result['R1_y']=result['R1_y'].astype('Int64')
 result['R2_y']=result['R2_y'].astype('Int64')

如果数据有空或缺失数据

import numbers
import math

left = pd.DataFrame({'AID': [1, 2, 3, 4],
                   'D': [2011, 2011,0, 2011],
                   'R1': [0, 1, 0, 0],
                   'R2': [1, 0, 0, 0]  })

right = pd.DataFrame({'AID': [1, 2, 3, 4],
                   'D': [2012, 0,0, 2012],
                   'R1': [0, 1, 0, 0],
                   'R2': [1, 0, 0, 0]  })

result = left.merge(right, how = 'outer')
result['AID']=[int(val) if isinstance(val,numbers.Number) & (math.isnan(val)==False) else 0 for val in result['AID']]
result['D']=[int(val) if isinstance(val,numbers.Number) & (math.isnan(val)==False) else 0 for val in result['D']]
result['R1']=[int(val) if isinstance(val,numbers.Number) & (math.isnan(val)==False) else 0 for val in result['R1']]
result['R2']=[int(val) if isinstance(val,numbers.Number) & (math.isnan(val)==False) else 0 for val in result['R2']]

 print(result)
 print(result.isna())

输出

AID     D  R1  R2
0    1  2011   0   1
1    2  2011   1   0
2    3     0   0   0
3    4  2011   0   0
4    1  2012   0   1
5    2     0   1   0
6    4  2012   0   0

   AID      D     R1     R2
0  False  False  False  False
1  False  False  False  False
2  False  False  False  False
3  False  False  False  False
4  False  False  False  False
5  False  False  False  False
6  False  False  False  False

然后，您可以将 nan 值替换为：均值、0 或插值

固定 D 列

def interpolate_list(y):
    idx = np.nonzero(y)
    x = np.arange(len(y))
    interp = interp1d(x[idx],y[idx])
   new_values = interp(x)
   return new_values

interp_d=interpolate_list(np.array(result['D']))
data=list(zip(interp_d,result['D']))
result['D']=[item[0] if item[1]==0 else item[1] for item in data]
print(result)

输出

   AID       D  R1  R2
0    1  2011.0   0   1
1    2  2011.0   1   0
2    3  2011.0   0   0
3    4  2011.0   0   0
4    1  2012.0   0   1
5    2  2012.0   1   0
6    4  2012.0   0   0

【讨论】：

这行得通，除非有不匹配的记录（如另一个响应中提到的），其中某些字段包含NaN。在这种情况下，您需要.astype('Int64')。

【解决方案3】：

我遇到了同样的问题，这是因为合并后我在重铸列中得到了一些 NaN 值。

所以，我的“之前”列是 int32，而“现在”表是 float64。

当我想将它重铸为 int32 时，我遇到了这个问题：

“ValueError：无法将非有限值（NA 或 inf）转换为整数”

所以我把它留在 float64 上：D

【讨论】：