保存タイプの間にPandas Dataframeの行を追加する

Question

私はインクリメンタルに行を追加したいpandasデータフレームを持っています。私の問題は、値を出そうとすると型が失われるということです。これは、（intがfloatになってきては、まだ悪いことであるが、少なくとも、プログラムの残りの部分はまだだけ少なく効率的に、実行することができます）'object'なっ​​に特に迷惑です：

data1 = pd.DataFrame() 
data1['foo'] = 5 
print("*\n",data1.dtypes) 
data2 =pd.DataFrame() 
data2['bar'] = True 
print("**\n",data2.dtypes) 
data3 = pd.concat([data1, data2]) 
print("***\n",data3.dtypes) 
data4 = data1.append(data2) 
print("****\n",data4.dtypes) 

* 
foo int64 
dtype: object 
** 
bar bool 
dtype: object 
*** 
bar  object 
foo float64 
dtype: object 
**** 
bar  object # <-- bool type becomes object 
foo float64 
dtype: object 

あなたは防ぐためにどのようなアイデアを持っていますかそれ？

Answer 1

をソリューション：

列のタイプはどちらか（np.nanで表現されている欠損値の表現を可能にするために変更されるため、その行は、追加されるデータフレームと比較していくつかの列を追加または欠落します）。

経験的に、この方法でタイプを変更します不足している情報を誘導する新しい行連結/追記：

• int64 - 新しいを設定するために辞書を使用している場合>float64 - >float64
• boolをライン
• bool - >object私は新しい行を設定する

Answer 2

あなたの質問には、行と列が混在しています。 パンダでは、各列に型があり、各行に各列の型が割り当てられます。

あなたがdata1['foo'] = [some values]を行うと、あなたが、あなたの列の別の名前を持つ2つのデータフレーム、追加するときに、新しい列 を定義し、このフレームの最後に他の

追加の行を返します、新しいオブジェクト。 このフレームにない列は新しい列として追加されます。列データ・タイプを維持

（here参照）concatは、データフレームの列スタックを実行使用一方

、。

最後に、列の割り当てに角括弧を使用する必要があることに注意してください。代わりに

data1['foo'] = 5 

EDITのすなわち

data1['foo'] = [5] 

：

df = pd.DataFrame() # Creating a DF 
df['a'] = [1,2,3] # Adding a column of integers 
df['b'] = [True, False, True] # Adding a column of Boolean 
print df['b'].dtype 

>bool 

私たちが実際にCOLことを参照してください。コメントの精神では、私はあなたの意思に従うことをしようと小さな実験を行いました'b'はブールです。部分データを持つ行を追加

：

df = df.append({'a':1}, ignore_index=True) 
print df['b'].dtype 

>float64 

今COL 'b' はNaNのタイプをサポートする、のfloat64に変化しました。これは知られていないナンバーですです。

最終、とdf結果印刷：問題へ

print df 

    a b 
0 1.0 1.0 
1 2.0 0.0 
2 3.0 1.0 
3 1.0 NaN