为pandas.read_csv指定正确的dtypes作为日期时间和布尔值
我正在将csv文件加载到PandasDataFrame中。对于每一列，如何使用dtype参数指定其包含的数据类型？
- 我可以用 数字 数据（底部代码）来做…
- 但是我该如何指定 时间 数据…
- 和 分类 数据（例如因素或布尔值）？我尝试过
np.bool_，pd.tslib.Timestamp没有运气。
码：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv(<file-name>, dtype={'A': np.int64, 'B': np.float64})
问题答案：
read_csv有很多选项，可以处理您提到的所有情况。您可能想尝试dtype =
{‘A’：datetime.datetime}，但由于pandas可以推断出类型，所以通常不需要dtype。
对于日期，则需要指定parse_date选项 ：
parse_dates : boolean, list of ints or names, list of lists, or dict
keep_date_col : boolean, default False
date_parser : function
通常，要转换布尔值，您需要指定：
true_values : list Values to consider as True
false_values : list Values to consider as False
这会将列表中的任何值转换为布尔值true / false。对于更一般的转换，您很可能需要
转换器：字典。用于在某些列中转换值的可选函数Dict。键可以是整数或列标签
虽然很密集，但请在此处查看完整列表：http :
//pandas.pydata.org/pandas-
docs/stable/generation/pandas.io.parsers.read_csv.html
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