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我正在尝试使用 pandasread_csv方法读取一个简单的空格分隔文件。然而，熊猫似乎并没有服从我的dtype论点。也许我错误地指定了它？

我已经read_csv对这个简单的测试用例进行了一些复杂的调用。我实际上converters在我的“真实”场景中使用了这个参数，但为了简单起见，我删除了它。

下面是我的 ipython 会话：

>>> cat test.out
a b
0.76398 0.81394
0.32136 0.91063
>>> import pandas
>>> import numpy
>>> x = pandas.read_csv('test.out', dtype={'a': numpy.float32}, delim_whitespace=True)
>>> x
         a        b
0  0.76398  0.81394
1  0.32136  0.91063
>>> x.a.dtype
dtype('float64')

我也尝试过将其与dtypeof numpy.int32or一起使用numpy.int64。这些选择会导致异常：

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'

我假设这AttributeError是因为熊猫不会自动尝试将浮点值转换/截断为整数？

我正在使用 32 位版本的 Python 的 32 位机器上运行。

>>> !uname -a
Linux ubuntu 3.0.0-13-generic #22-Ubuntu SMP Wed Nov 2 13:25:36 UTC 2011 i686 i686 i386 GNU/Linux
>>> import platform
>>> platform.architecture()
('32bit', 'ELF')
>>> pandas.__version__
'0.10.1'
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2 回答 2

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0.10.1 并不太支持 float32

看到这个http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/whatsnew.html#dtype-specification

您可以像这样在 0.11 中执行此操作：

# dont' use dtype converters explicity for the columns you care about
# they will be converted to float64 if possible, or object if they cannot
df = pd.read_csv('test.csv'.....)

#### this is optional and related to the issue you posted ####
# force anything that is not a numeric to nan
# columns are the list of columns that you are interesetd in
df[columns] = df[columns].convert_objects(convert_numeric=True)


    # astype
    df[columns] = df[columns].astype('float32')

see http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/basics.html#object-conversion

Its not as efficient as doing it directly in read_csv (but that requires
 some low-level changes)

我已经确认使用 0.11-dev，这确实有效（在 32 位和 64 位上，结果相同）

In [5]: x = pd.read_csv(StringIO.StringIO(data), dtype={'a': np.float32}, delim_whitespace=True)

In [6]: x
Out[6]: 
         a        b
0  0.76398  0.81394
1  0.32136  0.91063

In [7]: x.dtypes
Out[7]: 
a    float32
b    float64
dtype: object

In [8]: pd.__version__
Out[8]: '0.11.0.dev-385ff82'

In [9]: quit()
vagrant@precise32:~/pandas$ uname -a
Linux precise32 3.2.0-23-generic-pae #36-Ubuntu SMP Tue Apr 10 22:19:09 UTC 2012 i686 i686 i386 GNU/Linux
于 2013-03-04T23:33:05.293 回答
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In [22]: df.a.dtype = pd.np.float32

In [23]: df.a.dtype
Out[23]: dtype('float32')

以上对我来说在 pandas 0.10.1 下工作正常

于 2013-03-05T09:38:10.550 回答