Pandas错误:将一列读取为Python值(浮点值/Int值)，将其他列读取为numpy.float64

在使用Pandas读取数据时，可以通过指定数据类型参数来将某列读取为Python值(浮点值/Int值)，将其他列读取为numpy.float64类型。下面是具体的答案：

Pandas是Python中一个强大的数据处理库，可以轻松地进行数据操作和分析。在读取数据时，Pandas会自动推断每列的数据类型，但有时我们需要手动指定特定列的数据类型。

要将一列读取为Python值(浮点值/Int值)，可以使用Pandas的astype()方法来进行数据类型转换。假设我们有一个名为df的DataFrame对象，且需要将列名为"column_name"的列读取为Python值，可以使用以下代码：

df["column_name"] = df["column_name"].astype(int)

上述代码将"column_name"列的数据类型转换为整数类型。同样地，如果需要将列读取为浮点值，可以使用以下代码：

df["column_name"] = df["column_name"].astype(float)

对于其他列，我们可以通过将数据类型设置为numpy.float64类型来保持其原始的浮点数类型。具体代码如下：

df["other_column"] = df["other_column"].astype(np.float64)

在上述代码中，我们使用了astype()方法将"other_column"列的数据类型转换为numpy.float64类型。

这样，我们就能够将指定的列读取为Python值(浮点值/Int值)，同时保持其他列的原始浮点数类型。

关于Pandas的更多信息和用法，请参考腾讯云产品文档中的介绍：Pandas 数据处理库

腾讯云还提供了其他与数据处理相关的产品，例如数据仓库、数据湖、数据集成等。您可以根据具体需求选择适合的产品来进行数据处理和分析。

请注意，上述答案没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商。