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我正在尝试使用 Pandas 和 Pyarrow 来拼花数据。我有数百个 parquet 文件不需要具有相同的模式，但如果列在 parquet 之间匹配，它们必须具有相同的数据类型。

我遇到了结果拼花数据类型不是我想要的情况。例如，我可能会int64在列中写入一个，然后生成的镶木地板将采用double格式。这在处理方面造成了很多麻烦，其中 99% 的数据输入正确，但在 1% 的情况下，它只是错误的类型。

我尝试过导入 numpy 并以这种方式包装这些值-

import numpy as np

pandas.DataFrame({
  'a': [ np.int64(5100), np.int64(5200), np.int64(5300) ]
})

但是我仍然偶尔会得到双倍，所以这一定是错误的方法。如何确保 parquet 文件中各列的数据类型一致？

更新-

我发现只有当列包含一个或多个Nones 时才会发生这种情况。

data_frame = pandas.DataFrame({
  'a': [ None, np.int64(5200), np.int64(5200) ]
})

parquet 不能处理混合的 None-int64 cols 吗？

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Pandas 本身目前无法处理整数列中的 null/na 值（版本 0.23.x）。在下一个版本中，将会有一个可为空的整数类型。同时，一旦整数列中有空值，Pandas 会自动将其转换为浮点列。因此，在生成的 Parquet 文件中还有一个浮点列：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
  'a': [np.int64(5100), np.int64(5200), np.int64(5300)]
})
# df['a'].dtype == dtype('int64')
df = pd.DataFrame({
  'a': [None, np.int64(5200), np.int64(5200)]
})
# df['a'].dtype == dtype('float64')
于 2018-09-12T15:01:07.937 回答