让python熊猫用orient='；记录'；但是没有浮雕

我有一个一列整型一列浮动的数据帧：

df
#    a      b
# 0  3  42.00
# 1  2   3.14

df.dtypes
# a      int64
# b    float64
# dtype: object

我想要一个目录列表，就像

df.to_dict（orient='records'）

但是如果

a

as

int

，当前（从Pandas版本0.18开始）未铸造为float

，

df.to_dict（'records'）

访问NumPy数组

df.values

。此属性将

int

列的数据类型向上转换为

float

，以便数组可以具有单个公共数据类型。在这一点之后，没有希望返回所需的结果——所有整数都已转换为浮点数

因此，相反，你可以使用列表和听写理解：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a':[3,2], 'b':[42.0,3.14]})
result = [{col:getattr(row, col) for col in df} for row in df.itertuples()]
print(result)
# [{'a': 3, 'b': 42.0}, {'a': 2, 'b': 3.1400000000000001}]

---

另一个可怕的解决方法是（临时）添加一个非数字列，例如，从以下开始：

df = pd.DataFrame([[1, 2.4], [3, 4.0]], columns='a b'.split())

然后

df.to_dict（orient='record'）

升级为浮动，但如果您这样做：

df['foo'] = 'bar'
[{k: v for (k, v) in row.items() if k != 'foo'} for row in df.to_dict(orient='record')]

您将保留原始类型。我注意到，

df.reindex（）

的行为类似，如中所述，但除非使用非零值填充，否则无法解决此问题，例如，

fill\u value=0

这是一个已知问题：

[x.\u asdict（）for x in df.itertuples（）]

在该页面中建议作为解决方法。

df['foo'] = 'bar'
[{k: v for (k, v) in row.items() if k != 'foo'} for row in df.to_dict(orient='record')]