为什么一个字符串会导致整个 pandas DataFrame 是非数字的？

Question

如果我使用数值创建 pandas DataFrame，这会反映在 DataFrame 中。但是，如果第一个元素是字符串，即'a'，则整个 DataFrame 变为灰色，并且其中的所有数字都转换为字符串，即3 变为'3'。为什么以及如何保持数据类型的多样性？

import numpy as np
import pandas as pd

AA= pd.DataFrame(np.asarray([1,2,3]))
AA2 = pd.DataFrame(np.asarray(['a','b',3]))

输出是

Answer 1

第一个问题是使用np.asarray(['a','b',3]所有数据都转换为字符串、对象。

AA2 = pd.DataFrame(np.asarray(['a','b',3]))
print (AA2.dtypes)
0    object
dtype: object

print (AA2[0].apply(lambda x: type(x)))
0    <class 'str'>
1    <class 'str'>
2    <class 'str'>
Name: 0, dtype: object

如果通过列表得到混合数据 - 数字和字符串：

AA2 = pd.DataFrame(['a','b',3])

print (AA2.dtypes)
0    object
dtype: object

print (AA2[0].apply(lambda x: type(x)))
0    <class 'str'>
1    <class 'str'>
2    <class 'int'>
Name: 0, dtype: object

但是使用混合值是有问题的，大多数数值运算都失败了，所以最好避免它。

Answer 2

这样做没有意义。如果您需要在列中具有特殊含义的一些数字，请改用为该含义保留的常量值：

NumberA = 1001
NumberB = 1002

那么你可以这样做：

np.asarray([NumberA, NumberB, 3]

无论如何，使用这样的一组值来计算数学运算是很困难的，但至少，你会保持它完全是数字的。