Ich habe ein DataFrame
. Zwei relevante Spalten sind die folgenden: eine ist eine Spalte von int
und eine andere ist eine Spalte von str
.
Ich verstehe, dass wenn ich NaN
in die Spalte int
einfüge, Pandas alle int
in float
umwandeln, weil es keinen NaN
-Wert für int
gibt.
Wenn ich jedoch None
in die Spalte str
einfüge, konvertiert Pandas auch alle meine int
in float
. Das macht für mich keinen Sinn - warum wirkt sich der Wert, den ich in Spalte 2 anwende, auf Spalte 1 aus?
Hier ist ein einfaches Arbeitsbeispiel (Python 2):
%Vor%Die Ausgabe ist
%Vor%Gibt es eine Möglichkeit, die Ausgabe wie folgt zu machen:
%Vor% ohne die erste Spalte in int
neu zu schreiben.
Ich bevorzuge int
anstelle von float
, weil die tatsächlichen Daten in
Diese Spalte sind Ganzzahlen. Wenn es keine Problemumgehung gibt, werde ich einfach
benutze float
though.
Ich bevorzuge es nicht neu zu schreiben, weil ich in meinem eigentlichen Code nicht weiß
Speichere das aktuelle dtype
.
Ich brauche auch die Daten Zeile für Zeile eingefügt.