Pandas 정수`dtypes`가 Unix와 Windows에서 동일하게 작동하지 않는 이유는 무엇입니까?

모든 유형의 정수 또는 부동 소수점을 비교하는 플랫폼 독립적 수단의 경우 다음을 사용할 수 있습니다.

In [10]: [np.issubdtype(dtype, np.integer) for dtype in data.dtypes]
Out[10]: [True, False]

In [11]: [np.issubdtype(dtype, np.float) for dtype in data.dtypes]
Out[11]: [False, True]

윈도우 / 유닉스 차이 뒤에 주요 문제는 즉 int팬더 총점 dtype의 np.int64유닉스 및 np.int32Windows에서.

이 코드는 동작의 차이를 보여줍니다.

import numpy as np
import pandas as pd

print(f'numpy version: {np.__version__}')
print(f'pandas version: {pd.__version__}')

data = pd.DataFrame({
    'col_i': range(5),
    'col_f': np.linspace(0, 1, 5),
})
data['col_i32'] = data.col_i.astype(np.int32)
data['col_i64'] = data.col_i.astype(np.int64)
data['col_f32'] = data.col_i.astype(np.float32)
data['col_f64'] = data.col_i.astype(np.float64)
print(f'\ndata.dtypes: \n{data.dtypes}')
print(f'\ndata.dtypes == int: \n{data.dtypes == int}')
print(f'\ndata.dtypes == float: \n{data.dtypes == float}')

Windows의 결과는 다음과 같습니다.

numpy version: 1.18.1
pandas version: 1.0.1

data.dtypes:
col_i        int64
col_f      float64
col_i32      int32
col_i64      int64
col_f32    float32
col_f64    float64
dtype: object

data.dtypes == int:
col_i      False
col_f      False
col_i32     True  # the np.int32 column
col_i64    False
col_f32    False
col_f64    False
dtype: bool

data.dtypes == float:
col_i      False
col_f       True
col_i32    False
col_i64    False
col_f32    False
col_f64     True
dtype: bool

다음은 Unix의 출력입니다.

numpy version: 1.18.1
pandas version: 1.0.1

data.dtypes:
col_i        int64
col_f      float64
col_i32      int32
col_i64      int64
col_f32    float32
col_f64    float64
dtype: object

data.dtypes == int:
col_i       True  # a np.int64 column
col_f      False
col_i32    False
col_i64     True  # a np.int64 column
col_f32    False
col_f64    False
dtype: bool

data.dtypes == float:
col_i      False
col_f       True
col_i32    False
col_i64    False
col_f32    False
col_f64     True
dtype: bool

dtypeWindows에서를 지정 하지 못하는 이유는 유형이 동일한 메모리 크기를 가져야하기 때문입니다. 팬더 문서 상태 "오직 하나의 DTYPE이 허용됩니다."그 그러나 이것은 다음 중 하나가 Windows 및 Unix에서 작동하기 때문에 분명히 사실이 아닙니다.

data = pd.DataFrame({'col_i32': range(5), 'col_f32': np.linspace(0, 1, 5)}, dtype=(np.int32, np.float32))

data = pd.DataFrame({'col_i32': range(5), 'col_f32': np.linspace(0, 1, 5)}, dtype=(np.int64, np.float64))

실제로 의미하는 바는 "단일 [데이터 크기] 만 허용됩니다"라고 생각합니다.

지정 오류의 문제는 dtype=(int, float)Windows가 캐스팅되는 경우 기본 문제는, 위의 그림에 돌아 간다 int로 np.int32와 float같은 np.float64유닉스 대신 캐스트 동안, int같은 np.int64과 float같은 np.float64. Pandas는 동일한 메모리 크기를 필요로하며 Unix에서는 작동하지만 Windows에서는 작동하지 않습니다.