Python-h2o：如何正确指定列类型？

我正在尝试将pandas数据帧导入h2o帧，并指定所需的列类型。问题是，我最终尝试使用两个数据集执行.rbind（），但有时根据某些列的值，h2o会强制它们为实数或int，然后它们无法执行.rbind（），因为列类型不同。我想确保我可以得到两个具有相同列类型的不同数据集，这样这些失败就会发生

可复制的示例如下：

import pandas as pd
import h2o

my_df1 = pd.DataFrame({'a':[1,1,0,0,1],
                       'b':[1,0,.5,.2,0]})

my_df2 = pd.DataFrame({'a':[.5,.8,0,0,1],
                       'b':[1,0,.5,.2,0]})

h2o.init()
my_h2o1 = h2o.H2OFrame(my_df1)
my_h2o2 = h2o.H2OFrame(my_df2)

my_h2o1.rbind(my_h2o2)  ### This fails

### try to manually specify the column names and types
col_names = [k for k in my_h2o1.types.keys()]
col_types = [v for v in my_h2o1.types.values()]

my_h2o3 = h2o.H2OFrame(my_df2,column_names=col_names, column_types=col_types)

my_h2o1.types.values() == my_h2o3.types.values()

my_h2o1.rbind(my_h2o3)  ### This fails still

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在将列类型转换为框架后，尝试转换该列类型

# check types
In [38]: my_h2o1.types
Out[38]: {'a': 'int', 'b': 'real'}

In [39]: my_h2o2.types
Out[39]: {'a': 'real', 'b': 'real'}

因为我们需要

my_h2o1['a']

类型为real（因为一旦rbind列，您将混合使用real和integer）。我们可以使用

asnumeric（）

my_h2o1['a']=my_h2o1['a'].asnumeric（）

一旦我们有了匹配的类型，我们就可以使用

rbind

方法

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my_h2o1.rbind（my_h2o2）

谢谢您的回复。我知道这个修复是基于具体情况的，但我希望在我知道将来可能出现的任何问题之前，能够在大型数据集上预先设置所有列类型。我最后只是做了一个循环，遍历我的_h2o1.types.items（），查找任何“int”数据类型并将其转换为.asnumeric（）。我仍然认为如果H2OFrame中的column_types参数起作用会很好，但这有助于解决问题。如果您希望跟踪它，我会将您的问题包含在这个jira票证（）的注释中，希望它能够解决列类型的预先规范。