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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,使用转换器会产生相同的结果。

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
4

3 回答 3

193

只是想重申这将适用于熊猫> = 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:在此处查看解决方案:https ://github.com/pydata/pandas/issues/2247

更新,因为它可以帮助其他人:

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)
于 2012-11-14T17:58:57.017 回答
21

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

只需替换'/Users/spencerlyon2/Desktop/test.csv'为您的文件的路径

于 2012-11-09T02:54:20.790 回答
16

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'})

正如我们在本入门指南中所见,'string' dtype 已被引入(在字符串被视为 dtype 'object' 之前)。

于 2020-04-14T03:03:23.910 回答