我试过了两个：
prices = pd.read_csv("/Users/Joshua/Documents/asx_data/asx_historical_price_data.csv",index_col=0,parse_dates=True)
其中Price.index结束于int数据类型而非datetime index
和...
dtypes = [float, float, float,float,float,float,str,str,str,str]
prices = pd.read_csv("/Users/Joshua/Documents/asx_data/asx_historical_price_data.csv",index_col=0,dtype=dtypes)
这里我指定了我尝试使用datetime的所有列的数据类型，并为index列指定了datetime.datetime，并省略了col_0的数据类型，因为我已经使用index_col将其设置为索引。
当您希望第一列成为索引并具有datetime数据类型时，为导入csv文件指定数据类型的正确方法是什么？
答案 0 :(得分：0)
正常使用dtype（如果可以的话，我建议使用字典而不是列表，更不容易出错，请阅读read_csv中的部分）
使用index_col =[0]告诉它使用set“0th”列作为索引，然后使用parse_dates=[0]告诉它将该列解析为日期。
实施例：
pd.read_csv('data.csv', dtype={<insert dtypes>}, index_col=[0], parse_dates=[0], infer_datetime_format=True)
注意：遗憾的是read_csv似乎尚未在infer_datetime_format=True中实施，您可以使用app.module.ts
额外注意：评论中format给出了这个答案的95％，所以我建议他回答并接受信用