pandas 读取 csv dtype 列表 - Python

在数据分析中，我们经常需要使用 pandas 库来读取和处理 csv 文件。pandas 库提供了 read_csv 函数来帮助我们读取 csv 文件，并且可以指定每一列的数据类型（dtype）。

读取 csv 文件

我们首先需要使用 read_csv 函数来读取 csv 文件，该函数可以接受多个参数，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

该代码片段将从名为 data.csv 的文件中读取数据，并将其作为 pandas 数据帧（DataFrame）返回。如果 csv 文件中包含表头（header），则 pandas 会自动将表头作为 DataFrame 的列名。如果 csv 文件中不包含表头，则需要通过 header 参数手动指定列名。

指定列的数据类型

有时候，我们需要指定每一列的数据类型，例如将字符串类型（object）转换为日期类型（datetime）。可以通过 dtype 参数指定每一列的数据类型，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'salary': float})

该代码片段将从名为 data.csv 的文件中读取数据，并将其作为 pandas 数据帧返回。在返回的 DataFrame 中，salary 列的数据类型被指定为浮点数类型（float）。

多列指定数据类型

如果需要指定多列的数据类型，可以通过将列名和数据类型组成字典来进行指定，例如：

import pandas as pd

dtypes = {
    'name': str,
    'age': int,
    'birthday': 'datetime64'
}
df = pd.read_csv('data.csv', dtype=dtypes)

在该代码片段中，name 列的数据类型被指定为字符串类型（str），age 列的数据类型被指定为整数类型（int），birthday 列的数据类型被指定为日期类型（datetime64）。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用 pandas 库来读取和处理 csv 文件，并且可以指定每一列的数据类型。在实际应用中，指定数据类型可以提高数据处理的效率，减少内存的使用。如果你想了解更多 pandas 库的用法，可以阅读 pandas 官方文档。