如何在不隐式更改列类型的情况下更新DataFrame？

在不隐式更改列类型的情况下更新DataFrame，可以通过以下步骤实现：

1. 确定要更新的DataFrame和更新数据的来源。
2. 使用pd.merge()函数将更新数据与原始DataFrame进行合并。确保指定正确的连接键。
3. 使用pd.DataFrame.update()函数将更新数据应用到原始DataFrame中。该函数会根据连接键匹配的行来更新原始DataFrame的对应列。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 原始DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})

# 更新数据的DataFrame
update_df = pd.DataFrame({'A': [4, 5], 'B': ['d', 'e']})

# 合并更新数据
merged_df = pd.merge(df, update_df, on='A', how='left')

# 将更新应用到原始DataFrame
df.update(merged_df)

# 打印更新后的DataFrame
print(df)

这样，原始DataFrame中与更新数据DataFrame中相同连接键的行将被更新，而不会更改列的数据类型。

请注意，这只适用于更新已存在的行。如果要添加新行或删除行，可以使用其他方法，如pd.concat()或pd.DataFrame.append()。