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本篇文章給大家分享的是有關panda中怎么利用read_csv()方法讀取文件，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。
如下：
| 數據文件： 上海機場 (sh700009) | 24.11 | 3.58 |
| 東風汽車 (sh700006) | 74.25 | 1.74 |
| 中國國貿 (sh700007) | 26.38 | 2.66 |
| 包鋼股份 (sh700010) | 61.01 | 2.35 |
| 武鋼股份 (sh700005) | 75.85 | 1.3 |
| 浦發銀行 (sh700000) | 6.65 | 0.96 |
在使用read_csv() API讀取CSV文件時求取某一列數據比較大小時，
df=pd.read_csv(output_file,encoding='gb2312',names=['a','b','c']) df.b>20
報錯
TypeError:'>'not supported between instances of 'str' and 'int'
從返回的錯誤信息可知應該是數據類型錯誤，讀回來的是‘str'
in : df.dtypes out: a object b object c object dtype: object
由此可知 df.b 類型是 object
查閱read_csv()文檔 配置：
dtype : Type name or dict of column -> type, default None
Data type for data or columns. E.g. {'a': np.float64, 'b': np.int32} (unsupported with engine='python'). Use str or object to preserve and not interpret dtype.
New in version 0.20.0: support for the Python parser.可知默認使用‘str'或‘object'保存
因此在讀取時只需要修改 'dtype' 配置就可以
df=pd.read_csv(output_file,encoding='gb2312',names=['a','b','c']，dtype={'b':np.folat64})以上就是panda中怎么利用read_csv()方法讀取文件，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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