.where（）无法将数据转换回原始类型时该怎么办

Question

以下内容将我的ID更改为float，并且由于int参数无法正常工作，我一直在尝试将该列投射回try_cast。

(df1.merge(df2, on='id', how='left', indicator=True)
    .where(lambda x: x._merge=='left_only', try_cast=True)
    .get(['id'])
    .dropna()
)

过去，我会这样设置：

merged = df1.merge(df2, on='id', how='left', indicator=True)
merged['id'] = merged['id'].astype(int)
merged[merged['_merge']=='left_only']

我是Python的新手，我一直在探索链接运算符，以加快在jupyter笔记本电脑中的开发速度。

1. 我如何内联执行此操作？
2. where方法是最好的方法吗？为了过滤我想要的结果，dropna感觉不对。

Answer 1

“ sub_categories方法是最好的方法吗？”实际上，我们可以使用where做得更好。

此外，根据您的评论和对query的理解，我相信此函数实际上将整数转换为浮点数，因此，从等式中删除将意味着不再需要强制转换。

df.where