Pandas Shift Konwertuje Ints na Float i rundy

Question

Podczas przesuwania kolumny liczb całkowitych, wiem, jak naprawić moją kolumnę, gdy Pandy automatycznie konwertuje liczby całkowite na zmienne ze względu na obecność NaN. I basically use the method described here.

Jednakże, jeżeli zmiana wprowadza NaN tym samym przekształcając wszystkie liczby całkowite dla pływaków, istnieje pewne zaokrąglenie tak się dzieje (np na znaczniki czasu epoki), więc nawet przekształcenie go z powrotem do liczby całkowitej nie powielać to, co było pierwotnie.

Jakikolwiek sposób to naprawić?

Przykład Dane:

pd.DataFrame({'epochee':[1495571400259317500,1495571400260585120,1495571400260757200, 1495571400260866800]}) 
Out[19]: 
       epoch 
0 1495571790919317503 
1 1495999999999999999 
2 1495571400265555555 
3 1495571400267777777 

Przykład Kod:

df['prior_epochee'] = df['epochee'].shift(1) 
df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) 
df['prior_epochee'] = df['prior_epochee'].astype(int) 

wyjście Wynikające:

Out[22]: 
       epoch   prior_epoch 
1 1444444444444444444 1400000000000000000 
2 1433333333333333333 1490000000000000000 
3 1777777777777777777 1499999999999999948 

Answer 1

Bo wiesz, co się dzieje, gdy int jest lanego jako pływaka powodu np.nani wiesz, że nie chcesz np.nan wiersze tak, można przenieść się z numpy

df[1:].assign(prior_epoch=df.epoch.values[:-1]) 

       epoch   prior_epoch 
1 1495571400260585120 1495571400259317500 
2 1495571400260757200 1495571400260585120 
3 1495571400260866800 1495571400260757200