如下:
数据文件: 上海机场 (sh600009) |
24.11 | 3.58 |
东风汽车 (sh600006) | 74.25 | 1.74 |
中国国贸 (sh600007) | 26.38 | 2.66 |
包钢股份 (sh600010) | 61.01 | 2.35 |
武钢股份 (sh600005) | 75.85 | 1.3 |
浦发银行 (sh600000) | 6.65 | 0.96 |
在使用read_csv() API读取CSV文件时求取某一列数据比较大小时,
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df = pd.read_csv(output_file,encoding = 'gb2312' ,names = [ 'a' , 'b' , 'c' ])
df.b> 20
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报错
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TypeError: '>' not supported between instances of 'str' and 'int'
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从返回的错误信息可知应该是数据类型错误,读回来的是‘str'
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in : df.dtypes
out:
a object
b object
c object
dtype: object
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由此可知 df.b 类型是 object
查阅read_csv()文档 配置:
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dtype : Type name or dict of column - > type , default None
Data type for data or columns. E.g. { 'a' : np.float64, 'b' : np.int32} (unsupported with engine = 'python' ). Use str or object to preserve and not interpret dtype.
New in version 0.20 . 0 : support for the Python parser.
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可知默认使用‘str'或‘object'保存
因此在读取时只需要修改 'dtype' 配置就可以
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df = pd.read_csv(output_file,encoding = 'gb2312' ,names = [ 'a' , 'b' , 'c' ],dtype = { 'b' :np.folat64})
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以上这篇解决pandas使用read_csv()读取文件遇到的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/Zhang_Zhi_Qiang_1/article/details/78628130