熊猫将csv文件值读取为文本而无需先转换为浮点

Question

我正在将csv文件中的数据加载到pandas数据框中，csv文件中的列包含以下值：

1,2,3.4,5,6.2

问题是int值更改为浮点数（我知道这是因为float将是更通用的dtype），因此其读取方式为：

df
   value
0    1.0
1    2.0
2    3.4
3    5.0
4    6.2

我需要获取csv文件中所有的值作为字符串。

我尝试使用pd.read_csv('filename.csv',dtype=str)或pd.read_csv('filename.csv',dtype=object)，结果导致将它们更改为浮点数，然后改为str：

  value
0  1.0
1  2.0
2  3.4
3  5.0
4  6.2

有没有办法按原样阅读它们？即：

  value
0     1
1     2
2   3.4
3     5
4   6.2

Answer 1

这是我的测试CSV（untitled.csv）：

  

a，1

     

b，2

     

c，3.4

     

d，5

     

e，6.2

使用以下代码num，我获得：

Answer 2

使用

• pd.read_csv()-将逗号分隔的值（csv）文件读入DataFrame。
• DataFrame.T-转置索引和列。
• DataFrame.rename()-更改轴标签。

例如。

import pandas as pd
from io import StringIO

# csv file contain single text row value 
csv1 = StringIO("""1,2,3.4,5,6.2""")
# csv1 replace with csv file name eg. 'filename.csv'
df = (pd.read_csv(csv1,dtype=str,header=None)).T.rename(columns={0:'value'})
print(df)
   value
0     1
1     2
2   3.4
3     5
4   6.2


# csv file contain multiple text row value 
csv2 = StringIO("""1
2
3.4
5
6.2""")
# csv2 replace with csv file name eg. 'filename.csv'
df1 = pd.read_csv(csv2,dtype=str,header=None,names=['value'])
print(df1)
  value
0     1
1     2
2   3.4
3     5
4   6.2