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Asked: 2024-11-26 20:32:31 +0800 CST

自 2.2.0 版起，Pandas 替换并弃用向下转型

  • 772

用数值替换字符串曾经很容易，但从 pandas 2.2 开始，下面的简单方法会引发警告。现在这样做的“正确”方法是什么？

>>> s = pd.Series(["some", "none", "all", "some"])
>>> s.dtypes
dtype('O')

>>> s.replace({"none": 0, "some": 1, "all": 2})
FutureWarning: Downcasting behavior in `replace` is deprecated and will be 
removed in a future version. To retain the old behavior, explicitly call
`result.infer_objects(copy=False)`. To opt-in to the future behavior, set
`pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)`
0    1
1    0
2    2
3    1
dtype: int64

如果我正确理解了警告，则对象 dtype 会“向下转换”为 int64。也许 pandas 希望我明确执行此操作，但我不知道如何在替换发生之前将字符串向下转换为数字类型。

python

1 个回答

  1. Best Answer

    当你运行时：

    s.replace({"none": 0, "some": 1, "all": 2})

    输出的 dtype 目前为int64，因为 pandas 推断这些值都是整数。

    print(s.replace({"none": 0, "some": 1, "all": 2}).dtype) # int64

    在未来的 pandas 版本中，这种情况将不会再自动发生，dtype 将保留object（您仍然会有整数，但作为对象，而不是 int64）：

    pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)
print(s.replace({"none": 0, "some": 1, "all": 2}).dtype) # object

    您必须明确将对象转换为整数（替换后）：

    s.replace({"none": 0, "some": 1, "all": 2}).infer_objects(copy=False)

print(s.replace({"none": 0, "some": 1, "all": 2})
       .infer_objects(copy=False).dtype)            # int64
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