Python 熊猫如何用'；对象'；数据类型

我使用熊猫版本“0.12.0”。我有一个如下的数据帧。

id

系列的数据类型最初是float，但我被告知它也可以包含字符串，因此我的代码需要考虑这种可能性。因此，

id

的当前数据类型是object

df = pd.DataFrame({'id' : [123,512,'zhub1', 12354.3, 129, 753, 295, 610],
                    'colour': ['black', 'white','white','white',
                            'black', 'black', 'white', 'white'],
                    'shape': ['round', 'triangular', 'triangular','triangular','square',
                                        'triangular','round','triangular']
                    },  columns= ['id','colour', 'shape'])

df.dtypes
 ->id        object
 ->colour    object
 ->shape     object
 ->dtype: object

但是，检查

id

中的值或使用

id

的内容设置“等于”条件不起作用：

'zhub1' in df.id
 ->False 
123 in df.id
 ->False 
df.ix[df.id=='zhub1']
 ->Empty DataFrame
 ->Columns: [id, colour, shape]
 ->Index: []

我还尝试将

id

的数据类型转换为

str

，但没有帮助：

df.id = df.id.astype(str)

此时，我不知道应该如何处理

id

，因为我不理解

对象

dtype在此上下文中的行为。有什么想法吗

这样做：

In [41]:

df[df.id.isin(['zhub1'])]
Out[41]:
      id colour       shape
2  zhub1  white  triangular

[1 rows x 3 columns]

或者更好：

In [42]:

df[df.id == 'zhub1']
Out[42]:
      id colour       shape
2  zhub1  white  triangular

[1 rows x 3 columns]

整数比较也有效：

In [43]:

df[df.id == 123]
Out[43]:
    id colour  shape
0  123  black  round

[1 rows x 3 columns]

---

你的熊猫版本是什么？我的答案是0.13.1，我的答案适用于字符串和数字布尔标准。数据帧创建代码中也有错误。请删除列表中的空值->

129753

第一行的数据谢谢，更正了。我正在考虑添加一个空值（这就是为什么

id

的类型是float，而不是int），但随后无法确定如何表示空条目。对于空值，可以使用

NaN

或

np.NaN

，注意这需要对

NaN

值进行不同的比较，例如

df[pd.isnull（df.id）]

我使用0.12.0（更新的问题），但这些操作不起作用？@Zhubarb这可能是一个错误，我没有安装0.12.0进行比较，你能升级吗？