将pandas dataframe列导入为字符串而不是int

只是想重申一下，这将适用于> = 0.9.1的熊猫：

In [2]: read_csv('sample.csv', dtype={'ID': object})Out[2]:      ID0  000130078548178400166718681  000130078548178400167492512  000130078548178400167546303  000130078548178400167818764  000130078548178400170288245  000130078548178400179632356  00013007854817840018860166

我也在创建一个有关检测整数溢出的问题。

编辑：在这里查看分辨率：https :
//github.com/pydata/pandas/issues/2247

更新，因为它可以帮助其他人：

要将 所有列都 设为str，可以执行此操作（根据评论）：

pd.read_csv('sample.csv', dtype = str)

要将 大多数或选择性的列 设为str，可以执行以下操作：

# lst of column names which needs to be stringlst_str_cols = ['prefix', 'serial']# use dictionary comprehension to make dict of dtypesdict_dtypes = {x : 'str'  for x in lst_str_cols}# use dict on dtypespd.read_csv('sample.csv', dtype=dict_dtypes)