提问人：Dark Invader 提问时间：2/28/2023 最后编辑：Dark Invader 更新时间：2/28/2023 访问量：487
FutureWarning：在未来版本中，空 Series 的默认 dtype 将是 'object' 而不是 'float64'
FutureWarning: The default dtype for empty Series will be 'object' instead of 'float64' in a future version
问：
命令- df = pd.concat（[df， df[“XYZ”].apply（pd.系列）]，轴=1）
错误-
FutureWarning：在未来版本中，空 Series 的默认 dtype 将是 'object' 而不是 'float64'。显式指定 dtype 以静音此警告。
XYZ 是具有有序字典的列，并试图提取键 = Name 的相应值 命令工作正常，但会引发未来警告。
示例数据 -
| 同上 | XYZ型 |
|---|---|
| 1 | OrderedDict（[（'属性'， OrderedDict（[（'类型'， 'XYZ'）， （'url'， 'somelink'）]））， （'Name'， 'ABC'）]） |
| 2 | OrderedDict（[（'属性'， OrderedDict（[（'类型'， 'XYZ'）， （'url'， 'somelink'）]））， （'Name'， 'PQR'）]） |
答：
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Daweo
2/28/2023
#1
显式指定 dtype 以静音此警告。
您可以通过以下方式隐式告知应该使用什么dtypepd.Series
import functools
import pandas as pd
Float64Series = functools.partial(pd.Series,dtype="float64")
s = Float64Series([1,2,3,4,5]) # these would be turned into int64 if you would use pd.Series
print(s)
给出输出
0 1.0
1 2.0
2 3.0
3 4.0
4 5.0
dtype: float64
观察 s，即 。.0dtypefloat64
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Corralien
2/28/2023
#2
尝试：pd.json_normalize
out = pd.concat([df, pd.json_normalize(df['XYZ'])], axis=1)
print(out)
# Output
Id XYZ Name attributes.type attributes.url
0 1 {'attributes': {'type': 'XYZ', 'url': 'somelin... ABC XYZ somelink
1 2 {'attributes': {'type': 'XYZ', 'url': 'somelin... PQR XYZ somelink
2 3 {'attributes': {'type': 'XYZ', 'url': 'somelin... RST XYZ somelink
3 4 {'attributes': {'type': 'XYZ', 'url': 'somelin... DEF XYZ somelink
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