python - pandas.read_csv 将十进制零填充浮点列转换为 int

Question

我将 Pandas DataFrame 存储在 .csv 文件中，该文件有一列包含整数数据，但由于遗留原因，数据库系统将其视为浮点数，因此 .csv 也需要将其存储为浮点数。与 一起存储时df.to_csv，它保留零填充的小数部分，因此 .csv 文件中的列如下：

IntNumber
3.0
45.0
123.0
...

但是当我用 加载它时pandas.from_csv，它会推断出类型，int64尽管尾随零。我查看了pandas.read_csv文档，看起来我可以手动将数据类型指定为float64，但我认为有多个实例需要检测为float而不是int64. 当出现尾随零时，让它自动推断类型为浮点数会很有用，这可能吗？

我如何加载 csv 的片段，此时它推断出列的类型dataframe为int64

dataframe = pandas.read_csv("<csv_name>", index_col=0, parse_dates=True)

标签： pythonpandascsvdataframe

Answer 1

我无法复制您的问题，请参见下面的示例。

from io import StringIO
import pandas as pd

mystr = StringIO("""IntNumber
3.0
45.0
123.0""")

df = pd.read_csv(mystr)

#pandas 0.19.2, python 3.6.0
print(df.dtypes)

IntNumber    float64
dtype: object

#pandas 0.23.1, python 3.6.4
print(df.dtypes)

IntNumber    float64
dtype: object