Python 使用可为空的整数数据类型创建数据帧

如何使用可为空的整数数据类型创建数据帧

下面的例子有什么问题

将熊猫作为pd导入，numpy作为np导入
#工作
数据帧（索引=列表（范围（2）），数据={'x'：np.uint8（1）}）
#TypeError:无法理解数据类型
#TypeError:值必须是1D列表，如
pd.DataFrame（index=list（range（2）），data={'x'：np.uint8（1）}，dtype='uint8'）

---

非常感谢你的帮助

这三个都对我有用，你应该有

'uint8'

，而不是

'uint8'

>>将熊猫作为pd导入
>>>将numpy作为np导入
>>>数据帧（索引=列表（范围（2）），数据={'x'：np.uint8（1）}）
x
0  1
1  1
>>>pd.DataFrame（index=list（range（2）），data={'x'：np.uint8（1）}，dtype='uint8'）
x
0  1
1  1
>>>pd.DataFrame（index=list（range（2）），data={'x'：[np.uint8（1）]}，dtype='uint8'）
x
0  1
1  1

这三种方法对我都有效，你应该有

'uint8'

而不是

'uint8'

>>将熊猫作为pd导入
>>>将numpy作为np导入
>>>数据帧（索引=列表（范围（2）），数据={'x'：np.uint8（1）}）
x
0  1
1  1
>>>pd.DataFrame（index=list（range（2）），data={'x'：np.uint8（1）}，dtype='uint8'）
x
0  1
1  1
>>>pd.DataFrame（index=list（range（2）），data={'x'：[np.uint8（1）]}，dtype='uint8'）
x
0  1
1  1

似乎，如果允许缺少值，则必须在初始化期间使用正确数量的元素：

#有效
数据帧（索引=列表（范围（2）），数据={'x'：np.uint8（1）}）
#不起作用
pd.DataFrame（index=list（range（2）），data={'x'：np.uint8（1）}，dtype='uint8'）
#工作
pd.DataFrame（index=list（range（2）），data={'x'：[np.uint8（1）]*2}，dtype='uint8'）

似乎，如果允许缺少值，则必须在初始化期间使用正确数量的元素：

#有效
数据帧（索引=列表（范围（2）），数据={'x'：np.uint8（1）}）
#不起作用
pd.DataFrame（index=list（range（2）），data={'x'：np.uint8（1）}，dtype='uint8'）
#工作
pd.DataFrame（index=list（range（2）），data={'x'：[np.uint8（1）]*2}，dtype='uint8'）

pd.DataFrame（index=list（range（2）），data={'x'：np.uint8（1）}，dtype=np.uint8）

？

pd.DataFrame（index=list（range（2）），data={'x'：np.uint8（1）}，dtype=type（'uint8'）

使用'Int64'：

df pd.DataFrame（{'x'：[1,2，np.nan}，dtype='Int64'）

pd.DataFrame（index=list（range（2）），data={'x'：np.uint8（1）}，dtype=np.uint8）

？

pd.DataFrame（index=list（range（2）），data={'x'：np.uint8（1）}，dtype=type（'uint8'））

？使用'Int64'：

df pd.DataFrame（{'x'：[1,2，np.nan}，dtype='Int64'）

pd.DataFrame（{'x'：[1]}，dtype='UInt8'）

在pandas 1.0上运行。

pd.DataFrame（{'x'：[1]}，dtype='UInt8'）

在pandas 1.0上运行。