パンダが整数を浮動小数点に変換するのを停止します

Question

私にはDataFrameがあります。関連する2つの列は、次のとおりです.1つはintの列で、もう1つはstrの列です。

私はint列にNaNを挿入した場合intにはNaN値がないため、パンダはfloatにすべてのintを変換することを理解しています。私はstr列にNoneを挿入すると

はしかし、パンダは、同様にfloatにすべての私のintを変換します。これは私には意味をなさない - なぜ私が2列目に入れた値は1列目に影響するのですか？ここで

は、単純な作業の例（Pythonの2）です：

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame() 
df["int"] = pd.Series([], dtype=int) 
df["str"] = pd.Series([], dtype=str) 
df.loc[0] = [0, "zero"] 
print df 
print 
df.loc[1] = [1, None] 
print df 

出力は

int str 
0 0 zero 

    int str 
0 0.0 zero 
1 1.0 NaN 

ある出力は以下のようにする方法はあります：

int str 
0 0 zero 

    int str 
0 0 zero 
1 1 NaN 

なし最初の列をintにリキャストします。

• 私は、列が整数である の実際のデータのでint代わりのfloatを使用して好みます。回避策がない場合は、 floatを使用します。私はので、私の実際のコードに書き直す必要がない好む

• 、私は
  は、実際のdtypeを格納しません。

• また、行ごとに挿入されたデータが必要です。

Answer 1

あなたがdtype=objectを設定した場合は、お使いのシリーズは、任意のデータ型を含むことができるようになります：

df["int"] = pd.Series([], dtype=object) 
df["str"] = pd.Series([], dtype=str) 
df.loc[0] = [0, "zero"] 
print(df) 
print() 
df.loc[1] = [1, None] 
print(df) 

    int str 
0 0 zero 
1 NaN NaN 

    int str 
0 0 zero 
1 1 None