Python astype无法通过TestRing格式识别固定长度

考虑以下示例：

df = pd.DataFrame([[1, "a"], [2, "b"]], columns=["int", "str"])
df.astype({"int":np.int8, "str": np.dtype('|S2')})
arr = df.to_records(index=False)
print(arr.dtype.descr)

我希望看到的是：

[(u'int', '<i8'), (u'str', '|S2')]

---

[（u'int'，”表示类型
对象
，：

“O”（Python）对象

创建数据帧时，尽管指定了类型，但字符串的类型为
Object
：

df.dtypes

int     int64
str    object
dtype: object

astype
不是就地操作，因此您的命令目前不执行任何操作，您需要重新分配：

df = df.astype({"int":np.int8, "str": np.dtype('|S2')})

这仍然不会转换
对象
中的字符串，但是：

df.dtypes

int      int8
str    object
dtype: object

因此，当您使用
来记录时，将使用
对象来代替指定的类型

修复方法是单独创建字符串系列，并将其分配给数据帧：

s = pd.Series(['a', 'b'], dtype=np.dtype('|S2'))
df['d'] = s

df.dtypes

int      int8
str    object
d         |S2
dtype: object

并使用
查看记录
：

df.to_records(index=False)

rec.array([(1, b'a', b'a'), (2, b'b', b'b')],
          dtype=[('int', 'i1'), ('str', 'O'), ('d', 'S2')])

表示类型
Object
在创建数据帧时，您可以为列指定
dtype
吗？您可以使用
dtype
创建一个系列，例如
pd.series（['a'，'b']，dtype=np.dtype（'S2'））
会有类型
bytes16
。当我试图在数据帧构造函数中使用该类型时，我得到了
无法识别的数据类型
，因此当您使用该类型来创建记录时，会使用对象而不是指定的类型。
所以我不能将类型
| S2
用于熊猫的记录？@buzhidao我发布了一个解决方案，现在看看re是一种更通用的解决方案。首先生成一条记录，然后直接将数据类型分配给该记录会更方便
df.to_records(index=False)

rec.array([(1, b'a', b'a'), (2, b'b', b'b')],
          dtype=[('int', 'i1'), ('str', 'O'), ('d', 'S2')])