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日付時刻とブール値の正しいdtypeをpandas.read_csvに指定します

CsvファイルをPandas DataFrameにロードしています。各列に対して、dtype引数を使用して、含まれるデータのタイプを指定するにはどうすればよいですか？

  • 数値データ（下部のコード）でできます...
  • しかし、どうすればtime data ...を指定できますか？.
  • およびcategorical要因やブール値などのデータ？私が試してみました np.bool_およびpd.tslib.Timestamp運が悪い。

コード：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv(<file-name>, dtype={'A': np.int64, 'B': np.float64})
pythonpandascsvtypestype-conversion
18
elgehelge

Read_csvには、あなたが言及したすべてのケースを処理する多くのオプションがあります。 dtype = {'A'：datetime.datetime}を試してみたいと思うかもしれませんが、多くの場合、pandasは型を推測できるので、dtypeは必要ありません。

日付の場合、parse_dateオプションを指定する必要があります：

parse_dates : boolean, list of ints or names, list of lists, or dict
keep_date_col : boolean, default False
date_parser : function

一般的にブール値を変換するには、指定する必要があります：

true_values  : list  Values to consider as True
false_values : list  Values to consider as False

これにより、リスト内の任意の値がブール値のtrue/falseに変換されます。より一般的な変換には、おそらく必要になるでしょう

コンバーター：dict。特定の列の値を変換するためのオプションの機能辞書。キーは整数または列ラベルのいずれかです

密集していますが、完全なリストについてはこちらをご覧ください： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.io.parsers.read_csv.html

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Paul