python - 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一个 Pandas DataFrame，这会反射(reflect)在 DataFrame 中。但是，如果第一个元素是字符串，即 'a' ，整个 DataFrame 变灰，其中的所有数字都转换为字符串，即 3变成 '3' .为什么以及如何保留数据类型的多样性？

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

如果传递列表得到混合数据 - 带字符串的数字:

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，大多数数字运算都失败了，所以最好避免它。