将(行)函数应用于DataFrame会更改列类型 - python

列类型意外更改有问题，如下所示进行了精炼。 x列是浮点数，icol列是整数。当应用testfunction（不执行任何操作）时，列icol更改为类型float64，如以下代码所示：

df = pd.DataFrame({'x':[1000, -1000, 1.0]})       
df['icol'] = 1
print(df.dtypes)

def testfunction(r):
    pass
    return(r)
df = df.apply(testfunction, axis='columns')
print(df.dtypes)

但是，如果我同时将x和icol列都设置为整数，则类型不会更改。

df = pd.DataFrame({'x':[1000, -1000]})       
df['icol'] = 1
print(df.dtypes)

def testfunction(r):
    pass
    return(r)
df = df.apply(testfunction, axis='columns')
print(df.dtypes)

这是一种潜在的危害，例如，如果以后可能使用int列作为键，等等。

这是功能吗，还是我在这里做错了？在ubuntu上运行python 3.7.3

谢谢

参考方案

所有的Pandas运算都试图尽可能地提高数值效率。在对某行应用操作时，Pandas会尝试首先从该行构造一个Series。如果该行是整数和浮点数的混合，则将它们转换为浮点数，就像将混合列表传递给Series构造函数时一样：Series([1000.0, 1])转换为所有浮点数：即Series([1000.0, 1.0])

因此，如果您的行包含字符串，则使用object dtype，并且保留所有类型，但会降低性能。通常，应尽可能避免使用apply，并使用其他Pandas方法获取结果。

df = pd.DataFrame({'x':[1000, -1000, 1.0]})
df['y'] = 1
df['z'] = 'hello'

print(df.apply(testfunction, axis='columns').dtypes)
# prints:
x    float64
y      int64
z     object
dtype: object

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