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巨大的TSV文件中的大整数字符串列上的pandas read_csv dtype推断不一致

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巨大的TSV文件中的大整数字符串列上的pandas read_csv dtype推断不一致

您在这里欺骗了read_csv解析器(为了公平起见,无论您扔给它什么,我都不 总是
期望它能够正确输出)…但是,这可能是一个错误!

正如@Steven指出的那样,您可以使用read_csv的converters参数:

df2 = pd.read_csv('test', sep='t', converters={'a': str})

一个懒惰的解决方案是在阅读文件后进行修补:

In [11]: df2['a'] = df2['a'].astype('str')# now they are equalIn [12]: pd.util.testing.assert_frame_equal(df, df2)

注意:如果您正在寻找 一种解决方案来存储Dataframe
,例如在会话之间,则pickle和HDF5Store都是出色的解决方案,它们不会受到此类解析错误的影响(并且速度会更快)。 请参阅:
如何使用PANDAS,Python存储数据帧



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