python - 是否可以使用 pandas shift 功能并保留 dtypes？

Question

当使用 Pandas 的 shift 方法时，它会重新分配与原始数据帧不同的 dtype，是否可以在不发生这种情况的情况下进行转换？（但仍在使用 pandas shift）

使用fill_value参数就足够了，但是如果有任何不是数字的 dtype，它仍然会改变 dtype。

import pandas as pd

data = [
  {'a': 1, 'b': 5.2, 'c': True},
  {'a': 5, 'b': 8.5, 'c': False},
  {'a': 2, 'b': 2.6, 'c': True}
]

df = pd.DataFrame(data)

print(df.dtypes)
print(df.shift(1).dtypes)
print(df.shift(1, fill_value=0).dtypes)

输出：

a      int64
b    float64
c       bool
dtype: object

a    float64
b    float64
c     object
dtype: object

a      int64
b    float64
c     object
dtype: object

标签： pythonpandasdataframe

Answer 1

你可以convert_dtypes像这样使用：

print (df.shift(1).convert_dtypes().dtypes)
a      Int64
b    float64
c    boolean
dtype: object

它不完全是bool类型，boolean但我猜它比对象好