Python 带dicts的df.append（）将布尔值转换为1和0

假设我创建一个空数据帧：

df = pd.DataFrame()

我通过

df.append（）

添加了一个dict：

这给了我一个预期的结果

     A    B
0  foo  bar

但是，如果dict值中存在布尔值，即

df.append({'A': True, 'B': False}, ignore_index=True)

布尔值被转换成浮点数

     A    B
0  1.0  0.0

为什么会发生这种情况/如何防止这种转换？如果可能的话，我不希望对完成的数据帧做任何事情（也就是说，不希望强制从float返回到boolean）

编辑：找到了自己的解决方案，但仍想知道发生上述行为的原因。我的解决办法是：

df.append(pd.DataFrame.from_dict({'A': True, 'B': False}, orient='index').T, ignore_index=True)

这就给出了理想的结果

      A      B
0  True  False

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您可以在追加之前将dict转换为数据帧，以保持数据类型的一致性：

df = pd.DataFrame()
df.append(pd.DataFrame({'A': True, 'B': False}, index = [0]))


     A      B
0   True    False

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看看是否能解决你的问题。我想只有当您有一个数据类型数据帧时，它才会工作。您应该能够将空数据帧初始化为bool类型。

df = pd.DataFrame()
df.append(pd.DataFrame({'A': True, 'B': False}, index = [0]))


     A      B
0   True    False