raise TypeError(f"dtype '{dtype}' not understood") TypeError: dtype '<class 'numpy.ndarray'>' not understood
时间: 2023-12-11 09:02:51 浏览: 41
如果出现了`TypeError: dtype '<class 'numpy.ndarray'>' not understood`的错误,那么说明在`read_csv()`函数中指定的`dtype`参数中,有一个或多个列的数据类型被设置为了NumPy数组类型`numpy.ndarray`,而`read_csv()`函数不支持将列的数据类型设置为数组类型。
为了解决这个问题,可以考虑使用Pandas的`converters`参数来对单独的列进行类型转换。例如,如果要将第三列设置为数组类型,可以按照以下方式进行转换:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 定义数据类型
dtypes = {'col1': np.int32, 'col2': np.float64}
# 定义转换函数
def str_to_array(x):
return np.array(x.split(','))
# 读取csv文件,并按照指定数据类型和转换函数进行解析
data = pd.read_csv('data.csv', dtype=dtypes, converters={'col3': str_to_array})
# 打印结果
print(data)
```
在这个例子中,我们将第三列的数据类型设置为字符串类型,然后定义了一个转换函数`str_to_array()`,它可以将逗号分隔的字符串转换为NumPy数组类型。然后,我们使用`read_csv()`函数并将`dtype`参数设置为`dtypes`,将`converters`参数设置为`{'col3': str_to_array}`,来读取csv文件并按照指定的数据类型和转换函数进行解析。最后,我们打印读取的数据。
需要注意的是,转换函数`str_to_array()`的实现可以根据实际需求进行修改,例如可以按照其他分隔符进行分割,或者根据字符串中的内容来确定数组的形状。
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