pandas阅读excel“常规”栏作为对象

我有一个.xls文件，看起来像这样

 col_a col_b col_c col_d 5376594 hello 12028432 world 17735732 hello 12 hello 17736843 world world 

当我阅读文件

test = pandas.read_excel('F:/test.xls')

该表使用以下列types进行读取：

 >>> test.dtypes col_a int64 col_b object col_c float64 col_d object 

我有的问题是，我想有col_b和col_dstring列。 由于我在python上是个新手，请你指点一下

1. 幕后发生了什么？ 和
2. 有没有任何参数来调整阅读列作为string？

编辑：在评论中问的第一行的types

 >>> type(test.iloc[0]['col_a']) <class 'numpy.int64'> >>> type(test.iloc[0]['col_b']) <class 'float'> >>> type(test.iloc[0]['col_c']) <class 'numpy.float64'> >>> type(test.iloc[0]['col_d']) <class 'str'> 

Answer 1

你可以在pandas.read_csv中定义dtype 。

dtype ：数据types名称或列名字典到数据types。 如果未指定，则会推断数据types。 （不支持engine ='python'）

为什么NaN是float – 在这里 。
dtypes的types在这里 （在页面的末尾）。

testing：

 import pandas import io import numpy col_types = {"col_a": numpy.int32, "col_b": str, "col_c": str, "col_d": str} temp=u"""col_a,col_b,col_c,col_d 5376594,,,hello 12028432,,,world 17735732,hello,12,hello 17736843,world,,world""" test = pandas.read_csv(io.StringIO(temp), header=0, sep=",", dtype=col_types) print type(test.iloc[0]['col_a']) print type(test.iloc[0]['col_b']) print type(test.iloc[0]['col_c']) print type(test.iloc[0]['col_d']) # #<type 'numpy.int32'> #<type 'float'> #<type 'float'> #<type 'str'> print type(test.iloc[2]['col_a']) print type(test.iloc[2]['col_b']) print type(test.iloc[2]['col_c']) print type(test.iloc[2]['col_d']). # #<type 'numpy.int32'> #<type 'str'> #<type 'str'> #<type 'str'> print test print test.dtypes # #col_a int32 #col_b object #col_c object #col_d object #dtype: object