pandas 以字符串读取数据_如何使用pandas.read_csv（）将索引数据读取为字符串？...

可以使用 `dtype` 参数来指定每一列需要读取的数据类型，比如将索引列设置为字符串类型：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', dtype={'index_col_name': str})

其中，`file.csv` 是要读取的文件名，`index_col_name` 是索引列的列名。通过将 `dtype` 参数设置为一个字典，指定对应列需要读取的数据类型。在这个例子中，将索引列的数据类型设置为 `str`，即字符串类型。

相关问题

dc=pd.read_csv("./amazon.csv",usecols=[6,13]) keyword = dc[da['product_name'].str.contains('usb')]怎样将keyword中的第0列数字中小于3.5的行提取出来

你可以使用 Pandas 库的筛选功能，通过条件筛选出符合条件的行。其中，使用 loc 可以通过标签或布尔数组索引行，而使用 iloc 则可以通过整数位置索引行。你可以使用以下代码来实现：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
dc = pd.read_csv("./amazon.csv", usecols=[6,13])

# 筛选出 product_name 中包含 "usb" 字符串的行
keyword = dc[dc['product_name'].str.contains('usb')]

# 筛选出第 0 列数字中小于 3.5 的行
result = keyword.loc[keyword.iloc[:, 0] < 3.5]

# 打印结果
print(result)

其中，`iloc[:, 0]` 表示选取第 0 列，`loc[]` 中的条件表达式可以直接使用布尔数组。这段代码会输出第 0 列数字中小于 3.5 的行。

逐行翻译代码 def merge_cnts(): for i in range(101)[1:]: incsv = './result/cnt_{}/result_%03d.csv' %i tocsv = './result/merge/result_%03d.csv' %i print('processing ' + tocsv) df = pd.read_csv(incsv.format(4)) df['cnt'] = 4 df.to_csv(tocsv, index=False) for cnt in range(4): df = pd.read_csv(incsv.format(cnt)) df['cnt'] = cnt df.to_csv(tocsv, mode='a', index=False, header=False)

这段代码定义了一个名为“merge_cnts”的函数，用于将多个文件中的数据合并到一个文件中。具体来说，代码实现的过程如下：

1. 使用for循环遍历数字1到100，并对每个数字执行以下操作：
a. 使用字符串格式化函数将输入文件名和输出文件名格式化为字符串。
b. 使用pandas库的read_csv函数读取第4个文件的数据，并将读取的数据存储在名为“df”的变量中。
c. 将“df”数据框中的“cnt”列设置为4。
d. 使用pandas库的to_csv函数将“df”数据框中的数据写入到输出文件中，同时不包含行索引。

2. 对于每个数字i，使用for循环遍历数字0到3，并对每个数字执行以下操作：
a. 使用字符串格式化函数将输入文件名和输出文件名格式化为字符串。
b. 使用pandas库的read_csv函数读取第cnt个文件的数据，并将读取的数据存储在名为“df”的变量中。
c. 将“df”数据框中的“cnt”列设置为cnt。
d. 使用pandas库的to_csv函数将“df”数据框中的数据写入到输出文件中，同时追加到文件末尾，不包含行索引，且不写文件头。