在pandas中基于列索引定义csv文件导入过程中的数据类型
在pandas中基于列索引定义csv文件导入过程中的数据类型
提问于 2018-10-24 05:53:47
我需要导入一个包含300+列的csv文件，在这些列中，只有第一列需要指定为类别，而其余的列应该是32或更少的浮点数。我猜我可以通过列索引指定列的数据类型。我的问题是:根据列索引指定数据类型的最佳方式是什么？
Col_A Col_B Col_C Col_D
001 1 2 1.2
002 2 3 3.5
003 3 4.5 7
004 4 6.5 10我尝试的代码是：
df = pd.read_csv(path, low_memory=False,
dtype={'Col_A': 'category', [2:]: np.float32)}回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-10-24 06:14:31
读取两次，第一次获取所有列，第二次读取时指定dtype。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
df.to_csv('tmp.csv',index=False)
path = 'tmp.csv'
df =pd.read_csv(path)
type_dict = {}
for key in df.columns:
if key == 'A':
type_dict[key]='category'
else:
type_dict[key]=np.float32
df = pd.read_csv(path,dtype=type_dict)
print(df.dtypes)Stack Overflow用户
发布于 2018-10-24 06:21:49
我认为以下几点可以达到目的：
df = pd.read_csv(path, low_memory=False, dtype={'Col_A':'category'})或者，如果您知道它将是第一列：
df = pd.read_csv(path, low_memory=False, dtype={0:'category'})页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/52958349
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