Pandasなぜ私の列のデータ型が変わるのですか？

Question

パンダで単純な異種データフレームを作成すると、各行に個別にアクセスするとデータ型が変わる理由を説明できます。

scene_df = pd.DataFrame({ 
    'magnitude': np.random.uniform(0.1, 0.3, (10,)), 
    'x-center': np.random.uniform(-1, 1, (10,)), 
    'y-center': np.random.uniform(-1, 1, (10,)), 
    'label': np.random.randint(2, size=(10,), dtype='u1')}) 

scene_df.dtypes 

プリント：

label   uint8 
magnitude float64 
x-center  float64 
y-center  float64 
dtype: object 

が、私は、行繰り返すとき：

：

[r['label'].dtype for i, r in scene_df.iterrows()] 

私が手をラベル

[dtype('float64'), 
dtype('float64'), 
dtype('float64'), 
dtype('float64'), 
dtype('float64'), 
... 

編集のためのfloat

が、私はこれを行うことを計画していたものに答えるために：

このコードの醜い部分として終わる

def square(mag, x, y): 
    wh = np.array([mag, mag]) 
    pos = np.array((x, y)) - wh/2 
    return plt.Rectangle(pos, *wh) 

def circle(mag, x, y): 
    return plt.Circle((x, y), mag) 

shape_fn_lookup = [square, circle] 

：私はプロットかもしれ円や四角の束を与える

[shape_fn_lookup[int(s['label'])](
     *s[['magnitude', 'x-center', 'y-center']]) 
for i, s in scene_df.iterrows()] 

：

[<matplotlib.patches.Circle at 0x7fcf3ea00d30>, 
<matplotlib.patches.Circle at 0x7fcf3ea00f60>, 
<matplotlib.patches.Rectangle at 0x7fcf3eb4da90>, 
<matplotlib.patches.Circle at 0x7fcf3eb4d908>, 
... 
] 

でもDataFrame.to_dict('records')このデータ型変換を行います。

type(scene_df.to_dict('records')[0]['label']) 

Answer 1

私はitertuples代わりのinterrowsを使用することをお勧めiterrowsは、各行ごとにシリーズを返すため、それは全体のdtypesを保存しません行（dtypeはDataFramesの列間で保持されます）。

[type(r.label) for r in scene_df.itertuples()] 

出力：

[numpy.uint8, 
numpy.uint8, 
numpy.uint8, 
numpy.uint8, 
numpy.uint8, 
numpy.uint8, 
numpy.uint8, 
numpy.uint8, 
numpy.uint8, 
numpy.uint8] 

Answer 2

iterrows()は、各行の列名からなるインデックスを持つ系列を返します。

Pandas.Seriesそれはfloat64にdowncastedされますので、一つだけDTYPEがあります

In [163]: first_row = list(scene_df.iterrows())[0][1] 

In [164]: first_row 
Out[164]: 
label  0.000000 
magnitude 0.293681 
x-center -0.628142 
y-center -0.218315 
Name: 0, dtype: float64 # <--------- NOTE 

In [165]: type(first_row) 
Out[165]: pandas.core.series.Series 

In [158]: [(type(r), r.dtype) for i, r in scene_df.iterrows()] 
Out[158]: 
[(pandas.core.series.Series, dtype('float64')), 
(pandas.core.series.Series, dtype('float64')), 
(pandas.core.series.Series, dtype('float64')), 
(pandas.core.series.Series, dtype('float64')), 
(pandas.core.series.Series, dtype('float64')), 
(pandas.core.series.Series, dtype('float64')), 
(pandas.core.series.Series, dtype('float64')), 
(pandas.core.series.Series, dtype('float64')), 
(pandas.core.series.Series, dtype('float64')), 
(pandas.core.series.Series, dtype('float64'))]