Python & Pandas - int32 和 int64 之间的 pd.Series 差异

Question

我开始学习 python、numpy 和 panda's，我有一个非常基本的问题，关于大小。

请参阅下一个代码块：

1. 长度：6，数据类型：int64

# create a Series from a dict
pd.Series({key: value for key, value in zip('abcdef', range(6))})

对比

2. 长度：6，数据类型：int32

# but why does this generate a smaller integer size???
pd.Series(range(6), index=list('abcdef'))

问题所以我认为当你在 pd.Series 中放入一个列表、numpy 数组、字典等时，你会得到 int64，但是当你在 pd.Series 中只放入 range(6) 时，你会得到 int32。 有人可以让我清楚一点吗？

对不起，这个非常基本的问题。

@Edit ：我使用的是 Pandas 版本 0.20.1 和 Numpy 1.12.1

Answer 1

他们在该语义不同的在第一个版本传递与单个标量值的字典所以D型细胞变得int64 ，对于第二，传递一个range可trvially转换为numpy的阵列，这是int32 ：

In[57]:
np.array(range(6)).dtype

Out[57]: dtype('int32')

因此，pandas series的构建在第一个实例中涉及 dtype 匹配，在第二个实例中没有匹配，因为它可以转换为 numpy 数组，并且 numpy 已确定在这种情况下首选int32

更新

看起来这取决于您的numpy版本，也可能是pandas版本。 我正在运行 python 3.6、numpy 1.12.1 和 pandas 0.20.3，我得到了上述结果。 我也在运行 Windows 7 64 位

@jeremycg 正在运行 pandas 0.19.2和numpy 1.11.2 并观察到相同的结果，而@coldspeed 正在运行numpy 1.13.1 并观察到int64 。

从中得出的结论是dtype将在很大程度上取决于numpy作用。

我相信在这种情况下，当我们通过range时，这条线就是所谓的。

subarr = np.array(arr, dtype=object, copy=copy)

返回的类型由numpy和 OS 确定，在我的情况下，windows 已将 C Long 定义为 32 位。 请参阅相关： numpy array dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32