编写自定义熊猫杂质而不制作所有dtypes对象

Question

我（认为我）需要为 geopandas.geodataframe.dissolve（）操作。在合并多个多边形时，我想将多边形的信息与最大的区域保持，这也符合其他条件。该操作运行良好，但是之后我的GeodataFrame的所有属性均为dtype object。

常规pandas groupy（）发生了同样的问题，因此我简化了下面的示例。有人可以告诉我是否应该以不同的方式编写我的custom_sort（），以保持dtypes完整吗？

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'group': ['A', 'A', 'B', 'B'],
    'ints': [1, 2, 3, 4],
    'floats': [1.0, 2.0, 2.2, 3.2],
    'strings': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
    'bools': [True, True, True, False],
    'test': ['drop this', 'keep this', 'keep this', 'drop this'],
    })


def custom_sort(df):
    """Define custom aggregation function with special sorting."""
    df = df.sort_values(by=['bools', 'floats'], ascending=False)
    return df.iloc[0]


print(df)
print(df.dtypes)
print()
grouped = df.groupby(by='group').agg(custom_sort)
print(grouped)
print(grouped.dtypes)  # Issue: All dtypes are object
print()
print(grouped.convert_dtypes().dtypes)  # Possible solution, but not for me

# Please note that I cannot use convert_dtypes(). I actually need this for
# geopandas.GeoDataFrame.dissolve() and I think convert_dtypes() messes up
# the geometry information

输出：

  group  ints  floats strings  bools       test
0     A     1     1.0     foo   True  drop this
1     A     2     2.0     bar   True  keep this
2     B     3     2.2     baz   True  keep this
3     B     4     3.2     qux  False  drop this
group       object
ints         int64
floats     float64
strings     object
bools         bool
test        object
dtype: object

      ints floats strings bools       test
group                                     
A        2    2.0     bar  True  keep this
B        3    2.2     baz  True  keep this
ints       object
floats     object
strings    object
bools      object
test       object
dtype: object

ints         Int64
floats     Float64
strings     string
bools      boolean
test        string
dtype: object

Answer 1

问题的来源是df.iloc [0]返回PANDAS系列。该系列具有多个值，具有不同的dtypes。自动，熊猫可以将系列的dtype转换为对象。 如果我没记错的话，这取决于您正在使用的熊猫库的版本。随着时间的流逝，这种行为已经改变了。

解决问题的解决方案在很大程度上取决于您在自定义agg函数中所做的操作。

在您的玩具示例中，我建议事先操纵您的数据框架，并使用类似可能的聚合功能。

例如，预期复杂的逻辑给出了一个简单的head作为agg：

(df.sort_values(by=['bools', 'floats'], 
               ascending=False)
   .groupby(by='group')
   .agg('first')

对于价值，我还建议您使用更多最新的pandas版本。