Python 复制一行会搞乱一列数据类型，如何避免？

如果在生成带有一些布尔列的Pandas数据帧之后，我得到了相应的列数据类型

>>> individuals = pandas.DataFrame([[True, 1],[False, 1]],
...   columns = ["female","fitness"])
... 
>>> print(individuals["female"])
0     True
1    False
Name: female, dtype: bool

但是，当我通过复制已存在的行来添加另一行时，这会中断：

>>> individuals.loc[2] = individuals.loc[1]
>>> print(individuals["female"])
0     True
1    False
2    False
Name: female, dtype: object

---

对于我的

“fitness”

列，我得到了一个从

int64

到

float64

的切换，这也不是最优的（但稍微好一点，因为至少

float64

s仍然是一种数字数据类型，这是我后续代码遇到的问题）。有没有一种简单的方法可以避免这种情况，例如使用不同的方法复制行？

您应该使用

.append

。用于故意扩展的

.loc

语法不会在多数据类型情况下保留数据类型。这将固定为0.15.0

In [18]: individuals.append(individuals.loc[1])
Out[18]: 
  female  fitness
0   True        1
1  False        1
1  False        1

In [19]: individuals.append(individuals.loc[1]).dtypes
Out[19]: 
female      bool
fitness    int64
dtype: object

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这是一个伪错误，因为它从未实现过（不过将在0.15.0中实现）