Question

一个菜鸟问题（修订版）：我读了一个.csv文件，我尝试指定dtypes，如下所示：

import csv
import pandas as pd

cdc = pd.read_csv('myFile.csv', 
dtype = {
'Phenotype': str,
'State': str,
'EventType': str,
'EventYear': str,
'AgeCategory': str,
'NumberTested' : str,
'NumberResistant': str,        
'PercentResistant': str
 })

但在阅读完df文件后，我得到了：

df.dtypes

Phenotype           object
State               object
EventType           object
EventYear           object
AgeCategory         object
NumberResistant     object
PercentResistant    object
dtype: object

我想我会为每一列获得字符串的dtypes。

我希望每个列都作为字符串读取，因为有些列有数字和字符串的混合，如下面的.csv示例文件中所示。一旦读入文件，我就可以开始操纵天哪了！

底线：我想清理数据行，并用NaN或零替换“None Tested”和“Not Defined”。无论如何，我无法用“对象”来做到这一点，无论如何。

仅供参考，我已经在.csv中读取了没有'dtype'参数的df，但我遇到了同样的问题。在没有指定dtypes的情况下读取文件之后，我尝试从现有列创建一个新的整数列，但是'object'dtype似乎也妨碍了它。

我被困住了。我环顾四周，似乎无法自己解决这个问题。

示例输入.csv文件:(行之间没有多余的行，我只是试图使行更具可读性）

Phenotype,State,EventType,EventYear,AgeCategory,NumberTested,NumberResistant,PercentResistant

Acinetobacter,AK,All HAIs,2011, 1-18,2,1,0.5

Acinetobacter,AK,CAUTI,2011, 1-18,0,None Tested,Not Defined

Acinetobacter,AK,CLABSI,2011, 1-18,0,None Tested,Not Defined

Acinetobacter,AK,SSI,2011, 1-18,0,None Tested,Not Defined

Acinetobacter,AK,All HAIs,2011,<1,2,2,1.0

Acinetobacter,AK,CAUTI,2011,<1,0,None Tested,Not Defined

Acinetobacter,AK,CLABSI,2011,<1,0,None Tested,Not Defined

Acinetobacter,AK,SSI,2011,<1,0,None Tested,Not Defined

Acinetobacter,AK,All HAIs,2011,19-64,(1-19),Insufficient Data,Insufficient Data

Answer 1

我想看看＆＃39; str＆＃39;当我使用df.dtypes时返回，好吧，.dtypes是一个numpy函数，除了数字表示之外的任何东西都将作为＆＃39; object返回。＆＃39;所以，我的值确实被读作字符串。卫生署。我在这里找到了答案：can not convert column type from object to str in python dataframe

此链接对我这样的新手也有帮助：How to get datatypes of all columns using a single command [ Python - Pandas ]?

在.csv文件中读取时，我似乎无法指定列dtypes

1 个答案: