Pandas数据框为什么无故将整数转换为浮点数如何避免

在本文中，我们将介绍为什么Pandas数据框会将整数类型转换为浮点数类型的原因，以及如何避免这种情况。这是一个在Pandas中常见的问题，有一定的难度，需要我们一步步解决。

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数据类型转换

Pandas是一个用于数据处理和分析的强大库，它支持各种数据类型和操作。在Pandas中，DataFrame是一种非常常用的数据结构，它是由一组列(column)组成的二维表格，每列可以是不同的数据类型，包括整数(int)、浮点数(float)、字符串(str)、日期时间(datetime)等。

在Pandas中，数据类型转换是自动进行的，不需要明确指定。比如，当我们对Pandas数据框进行运算或操作时，Pandas会根据需要自动将整数类型转换为浮点数类型。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
print(df.dtypes)
df['c'] = df['a'] / df['b']  # 整数除法，结果应该是 0，但实际上会被转换为浮点数
print(df.dtypes)

输出结果为：

a    int64
b    int64
dtype: object
a      int64
b      int64
c    float64
dtype: object

可以看到，当我们将整数列’a’除以整数列’b’时，期望的结果应该是0，但实际上却被自动转换为了浮点数类型。这是因为Pandas认为浮点数比整数更精确，所以在运算时自动进行了类型转换。

转换原因

那么为什么Pandas认为浮点数比整数更精确呢？这是因为在计算机内部，整数和浮点数的表示方式是不同的。

整数是使用二进制补码方式表示的，例如，8位有符号整数的取值范围是-128到127，可以表示以下10个整数：-128，-127，…，-2，-1，0，1，2，…，126，127。这种表示方式可以保证精度和可靠性，但是对于小数或者很大的数字，就不太适用了。

而浮点数是使用IEEE754标准表示的，它通过科学计数法（指数和尾数）表示，可以表示很大或很小的数字，但是计算时可能存在精度误差。例如，Python中的0.1在计算机内部实际上是一个无限循环小数：

print(format(0.1, '.17f'))

输出结果为：

0.10000000000000001

因此，Pandas认为在数值计算中，浮点数可以更好地处理小数和大数，以及各种框架之间的数值转换。

避免方法

虽然Pandas自动将整数转换为浮点数有其合理性，但有时候我们可能不希望出现这种情况。例如，当我们读入一个CSV文件时，文件中的整数列被自动转换为浮点数列，这可能会给我们的数据分析带来麻烦。在这种情况下，我们需要采取一些措施来避免类型转换。

构造器参数dtype

在构造DataFrame时，我们可以显式地指定每列的数据类型，这样就可以避免自动转换了。例如：

import pandas as pd

# 创建DataFrame，指定每列的数据类型
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}, dtype=int)
print(df.dtypes)
df['c'] = df['a'] / df['b']  # 整数除法，结果也会是整数
print(df.dtypes)

输出结果为：

a    int64
b    int64
dtype: object
a    int64
b    int64
c    int64
dtype: object

可以看到，当我们指定每列的数据类型为整数时，除法运算的结果也是整数，没有自动转换为浮点数。

强制类型转换

另一种方法是在运算或操作前，强制将整数转换为浮点数，这样可以告诉Pandas保留小数。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
print(df.dtypes)
df['c'] = df['a'].astype(float) / df['b'].astype(float)  # 强制转换为浮点数
print(df.dtypes)

输出结果为：

a    int64
b    int64
dtype: object
a      int64
b      int64
c    float64
dtype: object

可以看到，当我们将整数列’a’和’b’显式地转换为浮点数时，除法运算的结果也是浮点数类型。

更新Pandas版本

在某些情况下，Pandas可能会出现无故将整数转换为浮点数的情况，可能是库版本的问题。如果您使用的是老版本的Pandas，建议更新到最新版本，这样可以避免一些已知的问题。可以使用以下命令更新Pandas：

!pip install pandas --upgrade

总结

在Pandas中，数据类型转换是自动进行的，如果我们不小心将整数和浮点数混合运算，就会出现类型转换的问题。虽然自动转换浮点数有其合理性，但在特定情况下我们可能需要避免这种情况，可以通过显式地指定数据类型、强制类型转换、更新库版本等方式来解决这个问题。