pandas DataFrame combine_first 方法将布尔值转换为浮点数答案

【问题标题】：pandas DataFrame combine_first method converts boolean in floatspandas DataFrame combine_first 方法将布尔值转换为浮点数
【发布时间】：2016-08-23 13:52:43
【问题描述】：

我遇到了一个奇怪的问题，combine_first 方法导致存储为 bool 的值向上转换为 float64。示例：

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df1 = pd.DataFrame({"a": [True]})

In [3]: df2 = pd.DataFrame({"b": ['test']})

In [4]: df2.combine_first(df1)
Out[4]:
     a     b
0  1.0  test

这个问题已经在 3 年前的一篇文章中报告过：pandas DataFrame combine_first and update methods have strange behavior。这个问题被告知要解决，但我在 pandas 0.18.1 下仍然有这种行为

感谢您的帮助

【问题讨论】：

问题是什么？
我想知道为什么 combine_first 方法不保留“a”列中的布尔值？

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

在事件链中的某个地方要获得组合数据框，必须解决潜在的缺失值。我知道您的示例中没有遗漏任何内容。 None 和 np.nan 不是 int 或 bool。因此，为了拥有一个包含bool 和None 或np.nan 的公共dtype，必须将列转换为object 或float。作为“浮动”，大量操作变得更加高效，是一个不错的选择。这显然不是一直都是最好的选择，但仍然必须做出选择，pandas 试图推断出最好的选择。

解决方法：

设置

df1 = pd.DataFrame({"a": [True]})
df2 = pd.DataFrame({"b": ['test']})

df3 = df2.combine_first(df1)
df3

解决方案

dtypes = df1.dtypes.combine_first(df2.dtypes)

for k, v in dtypes.iteritems():
    df3[k] = df3[k].astype(v)

df3

【讨论】：

【解决方案2】：

我遇到了同样的问题。这种特殊情况似乎还没有在 Pandas 中得到修复。我已提交错误报告：

https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/20699

【讨论】：

@Stephen Rauch：我添加了您删除的评论，因为我看到答案因为不是问题的答案而被否决。严格来说，我不是在回答这个问题。我只是想帮助其他人，因为我遇到了与海报和其他人相同的问题。
我很清楚为什么会有文字。但是，我有两个选择之一。投票删除此答案，因为它不是答案。或者通过删除一堆与答案完全无关的文本将其变成答案。