pandas DataFrame combine_first方法转换浮点形式的布尔值

Question

我遇到了一个奇怪的问题，combine\u first方法导致存储为bool的值被提升为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道过：pandas DataFrame combine_first and update methods have strange behavior。这个问题被告知要解决，但我在熊猫0.18.1下仍然有这种行为

谢谢你的帮助

Answer 1

在事件链的某个地方，为了得到一个组合的数据帧，必须解决潜在的缺失值。我知道你的例子没有遗漏什么。None和{}不是{}，或{}。因此，为了有一个包含bool和None或{}的公共dtype，有必要将该列强制转换为object或{}。作为“浮动”，大量的操作变得更加高效，是一个不错的选择。显然，这并不是所有时候的最佳选择，但必须做出选择，熊猫也试图推断出最好的选择。在

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

^{pr2}$

Answer 2

我遇到了同样的问题。这个具体的病例似乎还没有在大熊猫身上得到解决。我已经提交了一份缺陷报告：

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