根据熊猫中的列索引在csv文件导入期间定义数据类型

Question

我需要导入一个包含300多个列的csv文件，在这些列中，仅第一列需要指定为类别，而其余列应为float
32或更少。我猜想我可以通过列索引指定列的数据类型。我的问题是：基于列索引指定数据类型的最佳方法是什么？

Col_A   Col_B   Col_C   Col_D
001       1       2      1.2
002       2       3      3.5
003       3       4.5      7
004       4       6.5     10

我试过的代码是：

df = pd.read_csv(path, low_memory=False,  
             dtype={'Col_A': 'category', [2:]: np.float32)}

Answer 1

读取两次，第一次获取所有列，第二次读取时指定dtype。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
df.to_csv('tmp.csv',index=False)

path = 'tmp.csv'
df =pd.read_csv(path)
type_dict = {}

for key in df.columns:
    if key == 'A':
        type_dict[key]='category'
    else:
        type_dict[key]=np.float32
df = pd.read_csv(path,dtype=type_dict)
print(df.dtypes)