pandas / numpy int64（python 3.6）中出現意外的32位整數溢出

Question

讓我從示例代碼開始：

import numpy
from pandas import DataFrame

a = DataFrame({"nums": [2233, -23160, -43608]})

a.nums = numpy.int64(a.nums)

print(a.nums ** 2)
print((a.nums ** 2).sum())

在我的本地計算機和其他開發人員的計算機上，這可以按預期工作並打印出來：

0       4986289
1     536385600
2    1901657664
Name: nums, dtype: int64
2443029553

但是，在我們的生產服務器上，我們得到：

0       4986289
1     536385600
2    1901657664
Name: nums, dtype: int64
-1851937743

這是32位整數溢出，盡管它是一個int64。

生產服務器使用相同版本的python，numpy，pandas等。它是64-bit Windows Server 2012操作系統，所有內容都報告64位（例如python --version ， sys.maxsize ， plastform.architecture ）。

什么可能導致這個？

Answer 1

這是bottleneck庫中的一個錯誤，Pandas在安裝時會使用它。 在某些情況下，當在64位輸入上調用時， bottleneck.nansum錯誤地具有32位溢出行為。

我相信這是由於使用PyInt_FromLong bottleneck即使long是32位。 實際上，我不確定為什么甚至會編譯。 有一個關於瓶頸問題跟蹤器的問題報告，尚未修復，以及關於Pandas問題跟蹤器的問題報告，他們試圖彌補瓶頸的問題（但我認為他們在工作時關閉了瓶頸而不是它沒有）。