pandas to_records方法常见问题：如何解决数据类型转换错误？

1. 问题现象描述

当开发者尝试将DataFrame转换为NumPy记录数组时，经常会遇到以下错误提示：

TypeError: Cannot cast array data from dtype('O') to dtype('float64')

这种类型转换错误通常发生在DataFrame包含混合数据类型列时，特别是当某列同时存在数值和字符串类型数据时。to_records()方法期望统一的数据类型，但实际数据却存在类型不一致的情况。

数据类型转换问题的核心原因可以归结为三点：

使用astype()方法在转换前统一数据类型：

df = df.astype({'column1': 'float64', 'column2': 'int32'})
records = df.to_records(index=False)

使用fillna()方法填充缺失值，避免类型混乱：

df = df.fillna({'numeric_col': 0, 'text_col': ''})

pandas 1.0+版本提供了更智能的类型转换：

df = df.convert_dtypes()
records = df.to_records(index=False)

to_records()方法本身提供了一些有用的参数：

records = df.to_records(
    index=False,
    column_dtypes={'col1': 'float32', 'col2': 'int64'},
    convert_datetime=True
)

时间类型在转换时需要特别注意：

df['datetime_col'] = pd.to_datetime(df['datetime_col'])
records = df.to_records(convert_datetime=True)

对于内存敏感的大型数据集：

records = df.astype('float32').to_records(index=False)