Python Pandas CSV将Int64转换为对象并通过输入调用右边的行

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据操作功能。CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的文件格式，用于存储表格数据。

在Python Pandas中，可以使用read_csv()函数读取CSV文件，并将其转换为DataFrame对象。DataFrame是Pandas中最常用的数据结构，类似于电子表格或数据库中的表格。

要将CSV文件中的Int64类型转换为对象，并通过输入调用右边的行，可以使用Pandas的astype()函数和loc[]属性。

首先，使用read_csv()函数读取CSV文件，并将其转换为DataFrame对象：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

然后，使用astype()函数将Int64类型的列转换为对象类型：

df['column_name'] = df['column_name'].astype(object)

其中，column_name是要转换的列名。

最后，通过输入调用右边的行，可以使用loc[]属性来选择特定的行：

result = df.loc[row_index]

其中，row_index是要选择的行的索引。

以上是将Int64类型转换为对象并通过输入调用右边的行的方法。关于Pandas的更多信息和用法，请参考腾讯云的Pandas产品介绍。