将 pandas 数据框列导入为字符串而不是 int答案

【问题标题】：Import pandas dataframe column as string not int将 pandas 数据框列导入为字符串而不是 int
【发布时间】：2012-10-28 22:20:39
【问题描述】：

我想将以下 csv 作为字符串而不是 int64 导入。 Pandas read_csv 自动将其转换为 int64，但我需要此列作为字符串。

ID
00013007854817840016671868
00013007854817840016749251
00013007854817840016754630
00013007854817840016781876
00013007854817840017028824
00013007854817840017963235
00013007854817840018860166


df = read_csv('sample.csv')

df.ID
>>

0   -9223372036854775808
1   -9223372036854775808
2   -9223372036854775808
3   -9223372036854775808
4   -9223372036854775808
5   -9223372036854775808
6   -9223372036854775808
Name: ID

不幸的是，使用转换器会得到相同的结果。

df = read_csv('sample.csv', converters={'ID': str})
df.ID
>>

0   -9223372036854775808
1   -9223372036854775808
2   -9223372036854775808
3   -9223372036854775808
4   -9223372036854775808
5   -9223372036854775808
6   -9223372036854775808
Name: ID

【问题讨论】：

它清楚地突出了转换器无法工作的问题。所以，除了上面提到的问题，它还是很有用的。

标签： python pandas casting type-conversion dtype

【解决方案1】：

只想重申这将适用于 pandas >= 0.9.1：

In [2]: read_csv('sample.csv', dtype={'ID': object})
Out[2]: 
                           ID
0  00013007854817840016671868
1  00013007854817840016749251
2  00013007854817840016754630
3  00013007854817840016781876
4  00013007854817840017028824
5  00013007854817840017963235
6  00013007854817840018860166

我也在创建一个关于检测整数溢出的问题。

编辑：在此处查看分辨率：https://github.com/pydata/pandas/issues/2247

更新，因为它可以帮助他人：

要将所有列作为str，可以这样做（来自评论）：

pd.read_csv('sample.csv', dtype = str)

要将大多数或选择性列作为str，可以这样做：

# lst of column names which needs to be string
lst_str_cols = ['prefix', 'serial']
# use dictionary comprehension to make dict of dtypes
dict_dtypes = {x : 'str'  for x in lst_str_cols}
# use dict on dtypes
pd.read_csv('sample.csv', dtype=dict_dtypes)

【讨论】：

看来，如果您希望所有列都被解释为字符串，可以执行以下操作：dtype = str。
看起来空字段仍然以 np.nan 的形式出现
这里有同样的问题。但我用 keep_default_na = False 解决了我的问题。
感谢 cmets。我还必须使用 dypte=str AND keep_default_na = False 以便空值不是 nan。

【解决方案2】：

这可能不是最优雅的方式，但它可以完成工作。

In[1]: import numpy as np

In[2]: import pandas as pd

In[3]: df = pd.DataFrame(np.genfromtxt('/Users/spencerlyon2/Desktop/test.csv', dtype=str)[1:], columns=['ID'])

In[4]: df
Out[4]: 
                       ID
0  00013007854817840016671868
1  00013007854817840016749251
2  00013007854817840016754630
3  00013007854817840016781876
4  00013007854817840017028824
5  00013007854817840017963235
6  00013007854817840018860166

只需将'/Users/spencerlyon2/Desktop/test.csv' 替换为您的文件路径

【讨论】：

【解决方案3】：

自 pandas 1.0 以来，它变得更加简单。这会将列 'ID' 读取为 dtype 'string'：

pd.read_csv('sample.csv',dtype={'ID':'string'})

正如我们在Getting started guide 中看到的，'string' dtype 已被引入（在字符串被视为 dtype 'object' 之前）。

【讨论】：