使用pandas指定dtype float32。在pandas 0.10.1上读取csv

Question

我试图用pandasread_csv方法读取一个简单的空格分隔文件。然而，熊猫似乎没有遵守我的论点。也许我说的不对？

我已经将我对这个简单测试用例的read_csv的稍微复杂的调用提炼出来。实际上，我在“真实”场景中使用了converters参数，但为了简单起见，我删除了这个参数。

下面是我的ipython会话：

>>> cat test.out
a b
0.76398 0.81394
0.32136 0.91063
>>> import pandas
>>> import numpy
>>> x = pandas.read_csv('test.out', dtype={'a': numpy.float32}, delim_whitespace=True)
>>> x
         a        b
0  0.76398  0.81394
1  0.32136  0.91063
>>> x.a.dtype
dtype('float64')

我也试过用这个和dtype的numpy.int32或numpy.int64一起使用。这些选择导致异常：

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'

我假设AttributeError是因为pandas不会自动尝试将浮点值转换/截断为整数？

我在一台32位机器上运行32位版本的Python。

>>> !uname -a
Linux ubuntu 3.0.0-13-generic #22-Ubuntu SMP Wed Nov 2 13:25:36 UTC 2011 i686 i686 i386 GNU/Linux
>>> import platform
>>> platform.architecture()
('32bit', 'ELF')
>>> pandas.__version__
'0.10.1'

Answer 1

In [22]: df.a.dtype = pd.np.float32

In [23]: df.a.dtype
Out[23]: dtype('float32')

在熊猫0.10.1的情况下，上面的方法对我来说很好