pd.to_numeric向下转换逻辑探究：各类型转换规则解析

我正试图理解pd.to_numeric的浮点型向下转换逻辑，希望明确其具体判断条件。原本预期该转换会保留值的唯一性，但测试示例中并未实现这一点。查看pandas官方文档后发现，文档并未说明float、integer和unsigned这三类向下转换选项的逻辑，希望了解所有类型的转换规则。

测试代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(np.random.uniform(0, 1, 100_000), dtype="Float64")
s_float32 = pd.to_numeric(s, downcast="float")
print(s_float32.dtype)
print(s_float32.nunique() == s.nunique())

输出结果：

Float32
False

内容的提问来源于stack exchange，提问作者KG in Chicago