У меня есть несколько текстовых файлов в следующем формате:
000423|东阿阿胶| 300|1|0.15000| |
000425|徐工机械| 600|1|0.15000| |
000503|海虹控股| 400|1|0.15000| |
000522|白云山Ａ| |2| | 1982.080|
000527|美的电器| 900|1|0.15000| |
000528|柳 工| 300|1|0.15000| |
, когда я использую read_csv для загрузки их в DataFrame, он не генерирует правильный dtype для некоторых столбцов.Например, первый столбец анализируется как int, а не unicode str, третий столбец анализируется как unicode str, а не int из-за отсутствия данных ... Есть ли способ предустановки dtype для DataFrame, какnumpy.genfromtxt делает?
Обновления: я использовал read_csv вот так, что вызвало проблему:
data = pandas.read_csv(StringIO(etf_info), sep='|', skiprows=14, index_col=0,
skip_footer=1, names=['ticker', 'name', 'vol', 'sign',
'ratio', 'cash', 'price'], encoding='gbk')
Чтобы решить проблемы с dtype и кодированием, мне нужно использовать unicode() и numpy.genfromtxt сначала:
etf_info = unicode(urllib2.urlopen(etf_url).read(), 'gbk')
nd_data = np.genfromtxt(StringIO(etf_info), delimiter='|',
skiprows=14, skip_footer=1, dtype=ETF_DTYPE)
data = pandas.DataFrame(nd_data, index=nd_data['ticker'],
columns=['name', 'vol', 'sign',
'ratio', 'cash', 'price'])
Было бы неплохо, если бы read_csv мог добавить dtype и usecols настройки.Извините за мою жадность.^ _ ^