将（字符串和nils）加载为字符串

Question

我正在加载一个CSV文件：

converters = {
    ...
    col1: str,
    ...
}

prop = pd.read_csv(
    'input/properties_2016.csv',
    dtype=types,
    converters=converters,
)

该列的数据如下：

'acura',123
'ford',234
'dodge',345
,567

因此第四项被解释为N / A值。

我希望该列作为字符串加载。我认为字符串比对象更好，因为我是新的，我很容易说'＃34;如果它是一个对象你没有做对，那么修复你如何导入该列＆＃34;

但是当我检查专栏时：

prop.dtypes['col1']

类型为object。

我期待NA值转换为字符串，因为：

str(None)

确实返回

'None'

那么如何将此导入作为字符串？

Answer 1

Pandas将一系列字符串的dtype设置为object 字符串可以是可变宽度。所以，就我所知，你已经做好了一切。

如果您的数据与显示的数据类似，您甚至可以移除dtype参数 - pd.read_csv会自动检测到正确的dtype。您可以使用converters（thanks to Mitch作为此建议）而非使用keep_default_na=False参数：

prop = pd.read_csv('input/properties_2016.csv', header=None, keep_default_na=False)

产量

         0    1
0  'acura'  123
1   'ford'  234
2  'dodge'  345
3           567

PS：如果可以，请避免使用converters - 转换器功能分别应用于列中的每个值，因此如果您的CSV很大，相当于很多函数调用，这可能会减慢大大解析。