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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章解决pandas使用read_csv()读取文件遇到的问题由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
如下:
。
| 数据文件： 上海机场 (sh600009) |
24.11 | 3.58 |
| 东风汽车 (sh600006) | 74.25 | 1.74 |
| 中国国贸 (sh600007) | 26.38 | 2.66 |
| 包钢股份 (sh600010) | 61.01 | 2.35 |
| 武钢股份 (sh600005) | 75.85 | 1.3 |
| 浦发银行 (sh600000) | 6.65 | 0.96 |
。
在使用read_csv() API读取CSV文件时求取某一列数据比较大小时， 。
|
1
2
|
df
=
pd.read_csv(output_file,encoding
=
'gb2312'
,names
=
[
'a'
,
'b'
,
'c'
])
df.b>
20
|
报错 。
|
1
|
TypeError:
'>'
not
supported between instances of
'str'
and
'int'
|
从返回的错误信息可知应该是数据类型错误，读回来的是‘str' 。
|
1
2
3
4
5
6
|
in
: df.dtypes
out:
a
object
b
object
c
object
dtype:
object
|
由此可知 df.b 类型是 object 。
查阅read_csv()文档 配置:
|
1
2
3
4
|
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.
New
in
version
0.20
.
0
: support
for
the Python parser.
|
可知默认使用‘str'或‘object'保存 。
因此在读取时只需要修改 'dtype' 配置就可以 。
|
1
|
df
=
pd.read_csv(output_file,encoding
=
'gb2312'
,names
=
[
'a'
,
'b'
,
'c'
]，dtype
=
{
'b'
:np.folat64})
|
以上这篇解决pandas使用read_csv()读取文件遇到的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/Zhang_Zhi_Qiang_1/article/details/78628130 。
最后此篇关于解决pandas使用read_csv()读取文件遇到的问题的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于解决pandas使用read_csv()读取文件遇到的问题的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗？ 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论，不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
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我有一个数据框，如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df，如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ，其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值，我想删除不等于单独列表的行，最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！