pandas - pandas read_csv dtype 定义：int，int64，'Int64'

Question

有人能指出我在 pandas.read_csv 期间定义 dtype 的方式（看似）不一致的好方向吗？

dtype = int # --> 如果空白值产生错误
dtype = int32、int64 和 Int64 # --> 未定义
dtype = 'Int64' # --> 正确读取 csv 文件为整数和空白值

• 为什么 'Int64' 需要引号，而 str、float、int、object 不需要引号？
• 我没有找到明确定义 pandas.read_csv 的有效 dtype 列表的参考。这是否存在于某处？

import pandas as pd; print(pd.__version__)
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)

MY_DTYPES = {
    'date_string': str,
    'description': str,
#    'ValueError_Integer_column_has_NA_values': int,
#    'int32_is_not_defined': int32,
#    'int64_is_not_defined': int64,
#    'Int_64_is_not_defined': Int64,
    'Int64_with_quote_and_NaN': 'Int64', # !! THIS WORKS !!
    'quantity': float,
    'total': float}

f = 'dataset.csv'
df = pd.read_csv(f, dtype = MY_DTYPES)

df.head(15)
   date_string  description  Int64_with_quote_and_NaN  quantity   total
0       201202   "Lorem ips                       513     186.0     4.0
1       200909     um dolor                       601     502.0    13.0
2       201701          sit                       NaN     462.0    20.0
3       201401        amet,                       513     934.0   206.0
4       201202  consectetur                       513       NaN   194.0
5       200710   adipiscing                       602     570.0   930.0
6       200501        elit,                       513     160.0     NaN
7       200808          sed                       NaN     508.0   461.0
8       201906           do                       513     316.0     3.0
9       201009      eiusmod                       NaN     994.0     1.0
10         NaN          NaN                       513     709.0     0.0
11      201905   incididunt                       513     318.0     6.0
12      201612           ut                       513       NaN     1.0
13      201506       labore                       513     901.0    74.0
14      201002          NaN                       625      33.0   739.0

标签： pandasdataframefile-io