为何打印DataFrame索引dtype输出|o？如何获取正确类型？

执行代码 #

import pandas as pd, numpy as np, sys

if not (sys.version_info.major, sys.version_info.minor) >= ((3, 7) or (4, 0)):
    print('You must have atleast Python 3.7 to run this program.')
    sys.exit(input('Press enter to exit:'))
    
Dict = {'First': ['Asher', 'Michael'], 'Last': ['Harris', 'Reeves'], 'Age': [21, 25]}
Dict2 = {'First': ['Jessica', 'Melainie'], 'Last': ['Moores', 'Dinkleton'], 'Age': [35, 27]}

A = pd.DataFrame(Dict) 
B = pd.DataFrame(Dict2)
C = A.describe(include=np.number, percentiles=[.35, .40])
D = B.describe(include=np.number, percentiles=[.35, .40])
E = pd.Series(C['Age'], name='Age(C)', dtype=np.float32)
F = pd.Series(D['Age'], name='Age(D)', dtype=np.float32)
I = pd.DataFrame([E, F])
I.drop(columns='std', inplace=True)
I.columns = I.columns.str.capitalize()

print(I)
print(I.index.dtype.str)#outputs |o instead of 'float32'

问题描述 #

将字典转换为DataFrame，使用describe提取数值型数据，转为指定dtype=np.float32的Series，再组合成DataFrame I并调整列。打印I.index.dtype.str时，预期输出'float32'却得到|o，请问该现象的原因是什么？如何获取正确的dtype？

原因分析 #

• 你混淆了索引类型和数据列类型：E和F是float32类型的Series，但用pd.DataFrame([E, F])组合时，新DataFrame的索引是这两个Series的名称（'Age(C)'、'Age(D)'），属于字符串类型（numpy中的object类型）。
• I.index.dtype.str输出的是索引的类型编码，|o是numpy对object类型的简写（|表示字节顺序，o代表object），这和你设置的Series数据类型完全无关。

解决方法 #

要获取你之前设置的float32类型，需要查看DataFrame的数据列而非索引：

1. 查看所有列的类型：

   print(I.dtypes)
   

   输出会明确显示各列是float32类型，这才是你指定dtype对应的位置。
2. 查看单列的类型字符串：

   # 替换成你要查看的列名，比如Count
   print(I['Count'].dtype.str)
   

   这样就能得到预期的'float32'。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Virtual Wizard