pandas从csv中读取错误的大整数解析

Question

您好我有问题。 我从csv读取一个文件各种列，其中一列是19位整数ID。问题是，如果我只是在没有选项的情况下读取它，则数字被读为float。在这种情况下，它似乎是混合数字： 例如，数据集具有100k的唯一ID值，但是这样的读数给出了10k个唯一值。我更改了read_csv选项以将其作为字符串读取，并且在将其作为数学符号读取时问题仍然存在（例如：* e ^ 18）。

pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.0f' % x)
df=pd.read_csv(file)

Answer 1

问，当您通过pd.read_csv从.scv中读取BigInteger值时，确实会发生这种情况。例如：

M | Y | title | term | count
4 | 2009 | titlea, titlec | terma | 3
4 | 2009 | titlea, titlec | termc | 2
6 | 2001 | titleb | termb | 1

阅读以下条件为True：

df = pd.read_csv('/home/user/data.csv', dtype=dict(col_a=str, col_b=np.int64))
# where both col_a and col_b contain same value: 107870610895524558

因此，我建议在读取大整数的情况下，可以将它们读取为字符串，然后将列类型转换为int