pandas - 如何让 pandas.read_csv 不执行任何转换？

Question

例如，'/tmp/test.csv' 中的值(即 01 、 02 、 03 )表示恰好匹配 /^\d+$/ 的字符串，而不是整数:

In [10]: print open('/tmp/test.csv').read()
A,B,C
01,02,03

默认情况下， pandas.read_csv将这些值转换为整数:

In [11]: import pandas

In [12]: pandas.read_csv('/tmp/test.csv')
Out[12]: 
   A  B  C
0  1  2  3

我要告诉 pandas.read_csv不理会所有这些值(value)观。即，不执行任何转换。此外，我希望这个“请什么都不做”的指令全面应用，而不必指定任何列名或数字。

我试过这个，但一无所获:

In [13]: import csv

In [14]: pandas.read_csv('/tmp/test.csv', quoting=csv.QUOTE_ALL)
Out[14]: 
   A  B  C
0  1  2  3

唯一有效的是定义一个大的 ol' ConstantDict类，并使用它的一个实例，它总是返回恒等函数( lambda x: x )作为 converters 的值参数，从而欺骗 pandas.read_csv无所事事:

In [15]: %cpaste
class ConstantDict(dict):
    def __init__(self, value):
        self.__value = value
    def get(self, *args):
        return self.__value
--
Pasting code; enter '--' alone on the line to stop or use Ctrl-D.
::::::
In [16]: pandas.read_csv('/tmp/test.csv', converters=ConstantDict(lambda x: x))
Out[16]: 
    A   B   C
0  01  02  03

要得到这样一个简单的“请不要做任何事”的请求，要花很多功夫。 (如果我让 ConstantDict 防弹，那就更像是体操了。)

没有更简单的方法来实现这一目标吗？

Answer 1

df = pd.read_csv('temp.csv', dtype=str)
来自 docs :

dtype : Type name or dict of column -> type, default None
Data type for data or columns. E.g. {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32} (Unsupported with engine=’python’). Use str or object to preserve and not interpret dtype.