Python 总和'；浮动64'；返回float而不是numpy.float64中的列类型

我有一个熊猫的数据框。我将数据帧的一列之和作为：

x = data['col1'].sum(axis=0)
print(type(x))

我已经检查了

data

dataframe中的

col1

列是否为

float64

类型。但是

x

的类型是

。我希望

x

的类型是

numpy.float64

我在这里错过了什么

---

pandas版本--'0.18.0'，numpy版本--'1.10.4'，python版本--3.5.2

这似乎来自pandas处理NAN的方式。当我在

sum

方法中设置

skipna=False

时，我得到

numpy

数据类型

import pandas as pd
import numpy as np

type(pd.DataFrame({'col1':[.1,.2,.3,.4]}).col1.sum(skipna=True))
#float

type(pd.DataFrame({'col1':[.1,.2,.3,.4]}).col1.sum(skipna=False))
#numpy.float64

sum

方法正在从

pandas/core/nanops.py

调用

nansum

，这将产生相同的行为

from pandas.core.nanops import nansum

type(sum(np.arange(10.0)))
# numpy.float64

type(nansum(np.arange(10.0)))
# float

---

为什么

nansum

正在从

numpy.float64

转换为

float

，我无法告诉你。我已经看过了nansum的源代码，但它本身调用的函数似乎都没有产生这种变化。

无法复制，您需要发布原始数据和复制这种变化的代码，我观察到数据类型在使用pandas 0.18.1和numpy 1.11.1时始终保持

np.float64

。我可以复制它：

类型（pd.DataFrame（{'col1'：[.1,2,3,4]}）.col1.sum（））

-pandas 0.18.1，numpy 1.11.1，Python 3.5.1是您的Python二进制文件32位还是64位？我可以用@MaxU在64位Python安装上发布的代码重现错误。您可以指定您的版本吗？我得到了这两个的

np.float64

。我怀疑一个bug报告可能是正确的，但我想知道区别在哪里；numpy 1.11.0；python 3.5.1；Ubuntu 14.04当

skipna

为

True

时，pandas将尝试使用

瓶颈.nansum（）

，当

False

时，pandas调用

numpy.sum（）

。如果未安装

瓶颈

，则两者都使用

numpy

功能。