python - 遍历 pandas 字符串索引将它们变成 float

Question

我有一个 csv 文件:

 SID    done    good_ecg    good_gsr    good_resp   comment
    436     0   1   1   
    2411        1   1   1   
    3858        0   1   1   
    4517        0   1   1   117 min diff between files
    9458        1   0   1   ######### error in my script
    9754        0   1   1   trigger fehler

        #REF!               
        88.8888888889   

我在 pandas 数据框中加载它是这样的:

df = pandas.read_csv(f ,delimiter="\t", dtype="str", index_col='SID')

我想遍历索引并打印每一个。但是当我尝试

for subj in df.index:
   print subj

我明白了

436.0
2411.0
...

现在每个数字的末尾都有这个“.0”。我做错了什么？

我也尝试过使用 iterrows() 进行迭代，但遇到了同样的问题。

感谢您的帮助!

编辑:这是我正在使用的全部代码:

import pandas
def write(): 
   df = pandas.read_csv("overview.csv" ,delimiter="\t", dtype="str", index_col='SID')

   for subj in df.index: 
            print subj


write()

Answer 1

啊。 dtype 参数不适用于 index_col:

>>> !cat sindex.csv
a,b,c
123,50,R
234,51,R
>>> df = pd.read_csv("sindex.csv", dtype="str", index_col="a")
>>> df
      b  c
a         
123  50  R
234  51  R
>>> df.index
Int64Index([123, 234], dtype='int64', name='a')

相反，在没有 index_col 的情况下读取它(None 实际上是默认设置，因此您根本不需要 index_col=None，但在这里我会显式)然后设置索引:

>>> df = pd.read_csv("sindex.csv", dtype="str", index_col=None)
>>> df = df.set_index("a")
>>> df
      b  c
a         
123  50  R
234  51  R
>>> df.index
Index(['123', '234'], dtype='object', name='a')

(我想不出在什么情况下 df.index 会有 dtype 对象，但是当你迭代它时你会得到整数，但你实际上没有显示任何产生该问题的独立代码。)