最近，在进行数据处理过程中，频繁使用Pandas进行DataFrame关联、合并、数据类型变换操作，当到最后数据入库（MongoDB）时，出现部分整型数据变成浮点型，以及时间转字符串存储时，偶尔出现少部分存储为时间戳整型数据（也就是说偶尔出现时间转换为字符串转换失败的情况），如下图所示。

1. 整型变浮点型情况

1.1. 问题情况再现

1.1.1. 空值情况

在DataFrame表间关联（merge）、合并（concat）过程中，容易出现数据为空的情况，则其对应的数据列将为float64。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'yearmonth': ['202201','202202','202203'],
                   'monthnum': [1,2,3]})

df2 = pd.DataFrame({'yearmonth': ['202201','202202'],
                   'testint': [11,12]})
print('df2数据类型\n',df2.dtypes)
df = pd.merge(left=df1,right=df2,how='left',on=['yearmonth'])
print('连接合并后数据类型\n',df.dtypes)
df
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运行程序输出结果如下所示，“testint”列的数据类型由int64变成float64。

1.1.2. 正负无穷情况（除数为0）

在DataFrame表中，进行数据计算过程中，如果出现除数为零，则表示为正负无穷，对应的列为float64类型。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'yearmonth': ['202201','202202','202203'],
                   'monthnum': [1,2,3]})
print('df1数据类型\n',df1.dtypes)
df1.loc[:,'monthnum'] = df1['monthnum']/0
print('除零后，df1数据类型\n',df1.dtypes)
df1
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1.1.3. 读取含有空值的数据源

以读取简单的csv数据文件为例：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('nan.csv')
print('数据类型\n',df.dtypes)
df
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数据表nan.csv中，B列有个空值，则读取数据后，B列为float64类型。

1.2. 小结

对于DataFrame表，在数据处理过程中，如果出现空值（nan）、正负无穷（inf），pandas将转换为默认的float64数据类型。

1.3. 解决方案

在关键点，例如存储、计算前，如有必要，按数据字典定义类型，强制统一转换为定义类型。

注意：
首先，把空值处理掉，例如填充0，或其他需要的值；
如果，一列存在多种类型数据，需要单独处理，详见后续介绍。

2. 时间类型转字符串失败情况

2.1. 关于pandas时间类型与整型、字符串型转换

其中：时间类型单个数据的类型为对象，其他为正常python数据类型，例如int、str等。

import pandas as pd
import time

df = pd.DataFrame({'yearmonth': ['202201','202202','202202'],
                   'monthnum': [1,2,1],
                   'datetime': [pd.Timestamp('2018-03-10 21:00:01'),pd.Timestamp('2019-03-10 12:02:00'),pd.Timestamp('2019-09-10 12:02:00')]})
df['datetimenum'] = df['datetime'].astype('int64')
df
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df.loc[:,'datetimenum'] = df['datetimenum'].astype('datetime64[ns]')
df['datetimestr'] = df['datetime'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
df.loc[:,'datetimestr'] = df['datetimestr'].astype('datetime64')

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2.2. 单列复杂数据类型情况及解决方法

由于很难模拟出时间类型转字符串失败情况，文中仅仅采用按行强制赋值方式构建分析样本。
分别直接赋值整型时间戳和字符串时间，如下列所示。

df.loc[1,'datetimenum'] = 1611532800000
df.loc[2,'datetimestr'] = '2022-08-10'
df.dtypes

# 下面代码报错！
df.loc[:,'datetimenum'] = df['datetimenum'].astype('datetime64')
df.loc[:,'datetimenum'] = df['datetimenum'].astype('datetime64[ns]')
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对于目标为时间类型的列（本例中的datetimenum），如果某行存储一个整型数据，即使是时间戳整数，这种混合情况，表现类型为“Object”，在类型转换时将会报错。

• ValueError: mixed datetimes and integers in passed array

对于这种复杂混合类型的列，可以采用逐行按具体数据类型转换到目标类型，如下文把混合时间、字符串、时间戳整数的数据统一转换为字符串类型。

import numpy as np
import time

def f(timeNum):
    if type(timeNum) == type(1):
        timeTemp = float(timeNum/1000)
        tupTime = time.localtime(timeTemp)
        #stadardTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", tupTime)
        stadardTime = time.strftime("%Y-%m-%d", tupTime)
    elif type(timeNum) == type('2022-08-18'):
        stadardTime = timeNum
    else:
        print(type(timeNum))   
        #stadardTime = timeNum.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        stadardTime = timeNum.strftime("%Y-%m-%d")
        
    print(timeNum)

    return pd.Series([stadardTime])

df['datetimestr'] = df['datetimestr'].apply(lambda x:f(x))
df
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2.3. 相关内容，数据类型识别

Python中常用isinstance()和type()内置函数判断数据类型：

• isinstance()是Python中的一个内建函数。是用来判断一个对象的变量类型。
  isinstance(object, classinfo)
  如果参数object是classinfo的实例，或者object是classinfo类的子类的一个实例， 返回True。如果object不是一个给定类型的的对象， 则返回结果总是False。
• type函数是Python的内置函数，返回参数的类型。

# type函数
variateint = 100
variatestr = '100'
if type(variateint) == type(1):
    print('int')
if type(variatestr) == type('hello'):
    print('str')
# isinstance函数
if isinstance(variateint,int):
    print('int')
if isinstance(variatestr,str):
    print('str')
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补充:　
type只接收一个参数，不但可以判断变量是否属于某个类型，而且可以得到参数变量未知的所属的类型；而isinstance只能判断是否属于某个已知类型，不能直接得到变量未知的所属的类型

参考：

[1].小铭博客. python中判断变量的类型. 2018.07
[2]. 肖永威. Pandas缺失值inf与nan处理实践. CSDN博客. 2022.08