python - 复制一行搞砸了 pandas 列数据类型，如何避免？

Question

如果在生成带有一些 bool 列的 Pandas 数据框后，我得到了列的适当数据类型。

>>> individuals = pandas.DataFrame([[True, 1],[False, 1]],
...   columns = ["female","fitness"])
... 
>>> print(individuals["female"])
0     True
1    False
Name: female, dtype: bool

但是当我通过复制一个已经存在的行来添加另一行时，这会中断:

>>> individuals.loc[2] = individuals.loc[1]
>>> print(individuals["female"])
0     True
1    False
2    False
Name: female, dtype: object

对于我的 “fitness” 专栏，我改为从 int64 切换到 float64，这也不是最佳选择(但稍微好一些，因为至少 float64 仍然是数字数据类型，这是我后续代码偶然发现的)。有没有一种简单的方法可以避免这种情况，例如。通过使用不同的方法来复制行？

Answer 1

你应该使用.append。用于有意扩展的 .loc 语法不会在多数据类型的情况下保留数据类型。这将在 0.15.0 中修复

In [18]: individuals.append(individuals.loc[1])
Out[18]: 
  female  fitness
0   True        1
1  False        1
1  False        1

In [19]: individuals.append(individuals.loc[1]).dtypes
Out[19]: 
female      bool
fitness    int64
dtype: object