合并后类型从int到float64的转换导致错误

Question

合并后类型从int到float64的转换导致错误

pythonnumpypandas

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我正在尝试在Pandas中合并两个数据框。其中一个数据框有一个数值列，其类型为“int64”。

但是，在合并后，由于某种原因，类型被转换为“float64”。请注意，这不是我的连接列。

当我尝试访问数据框时，它会出现错误：

In [56]: account_aggregates.head()
Out[56]: ) failed: TypeError: %d format: a number is required, not numpy.float64>

- Derek Krantz

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你能否发布来自df.info()的输出，包括两个数据框和合并后的数据框？可能发生的情况是你有缺失值，这会因为存在NaN而改变数据类型为浮点型。此外，关于那个错误，请检查你的pd.set_options，特别是'display.float_format'。 - EdChum

@EdChum，问题出在display.float_format上。一旦我重置它，输出就正常了。为什么缺失值会改变数据类型为float？ - Derek Krantz

1个回答

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- EdChum · Accepted Answer

更改dtype为float64的原因是，使用整数无法表示缺失值NaN。

关于错误消息，我有一个预感它是'display.float_format'，因为我今天早些时候回答了一个问题并看到了这个错误。我认为这是因为您必须传递str.format作为值，而不是格式字符串：pd.set_option('display.float_format', '{:.2g}'.format)，例如，而不是pd.set_option('display.float_format', '%.2g')。