我有一个包含字母数字ID的DataFrame列-一些数字，一些字母，有些两者都有。我使用read_csv读取数据，并希望将该列的所有值作为字符串读取。我不能改变底层数据中的值。我已尝试将列的数据类型设置为对象我还尝试使用转换器将列中的所有值更改为字符串。df = pd.read_csv(filename, conve
浏览 69提问于2019-07-22得票数 1
output_file from bokeh.transform import factor_cmap
import pandas
浏览 4提问于2018-07-18得票数 0
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import matplotlib.pyplot as plt from pandas import * import numpy as np
df = pd.DataFrame.from_csv
浏览 0提问于2015-08-07得票数 0
我正在学习如何在Python中使用Pandas。我对我的Panda数据帧进行数学运算时遇到了问题。
浏览 1提问于2016-11-22得票数 1
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在Pandas中使用read_csv()读取csv文件后，我希望将一些列数据转换为float64以供进一步处理，因为它们目前表示为object dtype。在尝试read_csv中的属性read_csv时，我会得到错误信息。以下是说明：file_ = pd.read_csv("/home/rahul/yearly_data_no_ecb.csv", dt
浏览 3提问于2017-12-12得票数 2
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我正在使用read_csv将研究数据导入到熊猫数据框中。有没有一种方法可以原封不动地导入这个列，比如作为一个字符串？我尝试对列使用自定义转换器，但它不起作用-似乎自定义转换发生在Pandas转换为int之前。
浏览 8提问于2012-11-06得票数 71
并将我的数据集转换为数据时，熊猫错误地认为它是一个数字，并将它们转换为科学通知，因此上面的数字变成如下：4.2654566823274035e+17我试图通过将这个系列转换为int64来解决这个问题，这在很大程度上是可行的，但问题是：191268415833367997191268415833368000 #some
浏览 4提问于2022-07-15得票数 2
熊猫的read_csv函数中是否有任何选项可以自动将object的每一项转换为str。Specify dtype option on import or set low_memory=False. data = self._reader.read(nrows)
是否存在这样一种方式：(i)警告被禁止打印，但是(ii)我可以从字符串中捕获警告消息，在这里我可以提取特定的列，例如在这种情况下的6和635 (以便我可以随后修复dtype )？或者，如果我可以指定何时有mixed types，那么re
浏览 3提问于2015-02-23得票数 3
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我使用pandas读取.csv文件，然后将其另存为.xls文件。'filename.xls')我尝试使用df.info()
浏览 1提问于2020-07-12得票数 0
我有一个布尔值数组，它当前被归类为一个object数组。如何让Pandas/Numpy重新运行类型推理引擎？0 True2 True我找到的唯一解决方案是显式地将其转换为Python数组，然后返回到Pandas数组：array([True, False, True], dtype=object)
ipdb> num
浏览 1提问于2015-11-23得票数 1
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熊猫函数read_csv()读取一个.csv文件。它的文档是
转换器: dict，默认不对某些列中的值进行转换的函数。键可以是整数或列标签。在使用此函数时，我可以调用pandas.read_csv('file',dtype=object</em
浏览 3提问于2015-12-07得票数 37
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我在Mac上使用Pandas0.11。我尝试使用Pandas read_csv导入csv文件，文件中的一列是完整的时间戳，值如下：1374087067.3574641374087067.1582311374087067.074162 data = read_csv(fn, dtype={'fullts': float6
浏览 2提问于2013-07-21得票数 2
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我有一个包含数值的csv文件，比如1524.449677。总是恰好有6位小数。
当我通过pandas read_csv导入csv文件(和其他列)时，列自动获得数据类型object。通过将dtype参数设置为{'columnname': np.float64}，我尝试在通过read_csv导入时显式地提供数据类型。尽管如此，这个问题并没有消失。
浏览 1提问于2017-11-19得票数 23
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You will need to specify some dtype information explicitly using theFile "/home/ec2-user/anac
浏览 2提问于2015-12-14得票数 4
我试图使用熊猫的read_csv，并将dtype参数设置为CategoricalDtype。它确实按照预期生成了带有类别的DataFrame，但我注意到这些类别本身是对象类型，而不是某种int类型。例如,from io import StringIO
df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=pd.CategoricalDtype())
df['data'
浏览 0提问于2020-11-02得票数 1
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我理解对于read_csv，dtype参数可以用来强制数据类型，但这对我的用例来说并不实用(很多用于回归测试的自动生成的文件)。2 2 non-null float64memory usage: 128.0+ bytes
第1列:正如预期的那样，对于两个object，dtype都是DataFrames。对于df1，dtype是object</em
浏览 0提问于2019-07-10得票数 4
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当它被读入pandas时，对象就变成了object。请提出一些解决办法。T=pd.read_csv("TESTING.csv") T.dtypes T['DATE']
浏览 2提问于2014-02-26得票数 1
如何确保正在拾取的所有列都是字符串？我希望避免处理单个列，因为有114列，并且我不想在列受到影响时进行分析。
浏览 2提问于2017-03-07得票数 1
为什么read_csv会自动将读取的所有列转换为“object”类型？我想读10 Gb的csv (浮点和Int)，并将它加载到一个熊猫数据框架中。如果我用熊猫或dask读取一个较小的文件(100 MB或更少)，我就不会遇到这个问题(所有有数字的列都转换为对象类型)。我尝试将dtype显式地指定为read_csv的一部分，但仍然使用对象(使用df.dtype读取后验证)。import pandas as pd
file='D:
浏览 0提问于2018-12-28得票数 1
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