python – 如何在使用pandas.read_csv从csv文件加载数据时指定dtype?

我有一些文本文件格式如下:

000423|东阿阿胶|     300|1|0.15000|            |
000425|徐工机械|     600|1|0.15000|            |
000503|海虹控股|     400|1|0.15000|            |
000522|白云山A|        |2|       |    1982.080|
000527|美的电器|     900|1|0.15000|            |
000528|柳    工|     300|1|0.15000|            |  

当我使用read_csv将它们加载到DataFrame时,它不会为某些列生成正确的dtype.例如,第一列被解析为int,而不是unicode str,第三列被解析为unicode str,而不是int,因为缺少一个数据…有没有办法预设DataFrame的dtype,就像numpy.genfromtxt呢?

更新:
我使用read_csv这样导致了这个问题:

data = pandas.read_csv(StringIO(etf_info), sep='|', skiprows=14, index_col=0, 
                       skip_footer=1, names=['ticker', 'name', 'vol', 'sign', 
                       'ratio', 'cash', 'price'], encoding='gbk')

为了解决dtype和编码问题,我首先需要使用unicode()和numpy.genfromtxt:

etf_info = unicode(urllib2.urlopen(etf_url).read(), 'gbk')
nd_data = np.genfromtxt(StringIO(etf_info), delimiter='|', 
                        skiprows=14, skip_footer=1, dtype=ETF_DTYPE)
data = pandas.DataFrame(nd_data, index=nd_data['ticker'],
                        columns=['name', 'vol', 'sign', 
                                 'ratio', 'cash', 'price'])

如果read_csv可以添加dtype和usecols设置,那将是很好的.抱歉,我的贪婪. ^ _ ^

最佳答案
简单地说:不,还没有.在这个特定领域需要更多的工作(阅读:更活跃的开发人员).如果你可以发布你如何使用read_csv它可能会有所帮助.我怀疑条形图之间的空白可能是问题所在

编辑:现在已经过时了.此行为在read_csv本地涵盖

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