python之Pandas iterrows 将列的类型更改为 float 。如何将其转换回原始类型

Pandas iterrows 改变列的类型。根据this github 问题，这是预期的行为。

有没有想过用 pythonic 和优雅的方式将其转换回原始类型？ 请注意，我有多种列类型。

最小的例子

df = pd.DataFrame([range(5), range(5)]) 
df.iloc[:,1] = df.iloc[:,1].astype('float') 
for row in df.iterrows(): 
    print row 

结果

(0, 0    0.0 
1    1.0 
2    2.0 
3    3.0 
4    4.0 
Name: 0, dtype: float64) 
(1, 0    0.0 
1    1.0 
2    2.0 
3    3.0 
4    4.0 
Name: 1, dtype: float64) 

请注意，df.dtypes 返回列的类型，但是，我想不出一种优雅的方式来使用它将行转换回该类型。

请您参考如下方法:

尝试使用 df.itertuples 代替:

df = pd.DataFrame([range(5), range(5)], columns=list('abcde')) 
df.iloc[:,1] = df.iloc[:,1].astype('float') 
 
for row in df.itertuples(): 
    print(row) 
 
Pandas(Index=0, a=0, b=1.0, c=2, d=3, e=4) 
Pandas(Index=1, a=0, b=1.0, c=2, d=3, e=4)