Python 为什么熊猫数据块的行为与实际数据帧不同？

我想使用pandas将本地硬盘上的CSV文件分块处理。我已经准备好了处理代码，如果我在整个数据集上运行代码，它将不会出现任何错误。当相同的代码在块上运行时，问题就会出现

我认为可能块是不同的数据类型，所以尝试使用

type（chunk）

检查块的类型，它与

type（whole\u dataframe）

相同

我尝试的是：

whole_data = pd.read_csv('data.csv', sep=',', header=0)

whole_data['cuisines'] = whole_data.cuisines.apply(lambda x: ','+x)

这给了我预期的结果。但当我尝试在块上运行与以下相同的代码时：

for chunk in pd.read_csv('data.csv', sep=',', header=0, chunksize=1000):
    chunk['cuisines'] = chunk.cuisines.apply(lambda x: ','+x)

这给了我一个错误：

TypeError:只能将str（而不是“float”）连接到str

我希望输出与在整个数据集上运行代码时得到的输出相同。

这是否有效：

for chunk in pd.read_csv('data.csv', sep=',', header=0, chunksize=1000):
    chunk['cuisines'] = chunk.cuisines.apply(lambda x: ','+str(x))

更好的是：

for chunk in pd.read_csv('data.csv', sep=',', header=0, chunksize=1000):
    chunk['cuisines'] = ',' + chunk.cuisines.astype(str).str

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你能分享csvI吗？对不起，我不能。这是我办公室的敏感数据。但是如果您想知道每个单元格/值的数据类型，那么在整个列中都是相同的。第一部分对我有效，第二部分仅在我从末尾删除“.str”时有效。我想你弄错了。尽管如此，您的逻辑表明我应该首先将每个值更改为string类型，然后执行add操作。但是为什么需要它，我已经检查了“cuisines”列的数据类型，并且是string类型