У меня есть объект DataFrame панды с именемxiv который имеет столбецint64 Измерения объема.

In[]: xiv['Volume'].head(5)
Out[]: 

0    252000
1    484000
2     62000
3    168000
4    232000
Name: Volume, dtype: int64

Я прочитал другие сообщения (какэтот а такжеэтот), которые предлагают следующие решения. Но когда я использую любой из этих подходов,dtype исходных данных:

In[]: xiv['Volume'] = pd.to_numeric(xiv['Volume'])

In[]: xiv['Volume'].dtypes
Out[]: 
dtype('int64')

Или же...

In[]: xiv['Volume'] = pd.to_numeric(xiv['Volume'])
Out[]: ###omitted for brevity###

In[]: xiv['Volume'].dtypes
Out[]: 
dtype('int64')

In[]: xiv['Volume'] = xiv['Volume'].apply(pd.to_numeric)

In[]: xiv['Volume'].dtypes
Out[]: 
dtype('int64')

Я также пытался сделать отдельные пандыSeries и используя методы, перечисленные выше в этой серии и переназначенияx['Volume'] объект, который являетсяpandas.core.series.Series объект.

Однако я нашел решение этой проблемы с помощьюnumpy пакет-хfloat64 тип -это работает, но я не знаю, почему это отличается.

In[]: xiv['Volume'] = xiv['Volume'].astype(np.float64)

In[]: xiv['Volume'].dtypes
Out[]: 
dtype('float64') 

Может кто-нибудь объяснить, как это сделать сpandas библиотека чтоnumpy библиотека, кажется, легко справляется со своимиfloat64 учебный класс; то есть преобразовать столбец вxiv DataFrame дляfloat64 на месте.