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我正在阅读带有多个日期时间列的csv文件.我需要在读取文件时设置数据类型,但是日期时间似乎是个问题.例如:

headers = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4']
dtypes = ['datetime', 'datetime', 'str', 'float']
pd.read_csv(file, sep='\t', header=None, names=headers, dtype=dtypes)

运行时出错:

TypeError:数据类型"datetime"未被理解

事后转换列,通过pandas.to_datetime()不是一个选项,我不知道哪些列将是datetime对象.该信息可以改变,并来自我的dtypes列表中的任何信息.

或者,我尝试使用numpy.genfromtxt加载csv文件,在该函数中设置dtypes,然后转换为pandas.dataframe但它会使数据变得混乱.任何帮助是极大的赞赏!

我正在将一个csv文件加载到Pandas DataFrame中.对于每列,如何使用dtype参数指定它包含的数据类型？

• 我可以用数字数据(底部的代码)来做...
• 但是如何指定时间数据......
• 和分类数据,如因素或布尔值？我曾尝试np.bool_和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})