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一个菜鸟问题(修订)：我读了一个.csv文件，并尝试按以下方式指定dtypes：
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14import csv
import pandas as pd
cdc = pd.read_csv('myFile.csv',
dtype = {
'Phenotype': str,
'State': str,
'EventType': str,
'EventYear': str,
'AgeCategory': str,
'NumberTested' : str,
'NumberResistant': str,
'PercentResistant': str
})
但是在读取df文件后，我得到：
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10df.dtypes
Phenotype object
State object
EventType object
EventYear object
AgeCategory object
NumberResistant object
PercentResistant object
dtype: object
我以为我会为每列获取字符串的dtypes。
我希望将每一列都读为字符串，因为有些列包含数字和字符串的混合，正如您将在.csv示例文件中看到的那样。读完文件后，我就可以开始操纵该死的东西了！
底线：我想清理数据行，并用NaN或零代替" None Tested"和" Not Defined"。无论如何，我无法通过"对象"做到这一点。
仅供参考，我已将.csv作为df读入，但没有'dtype'参数，但遇到了同样的问题。读取没有指定dtypes的文件后，我尝试从现有列创建一个新的整数列，但是'object'dtype似乎也妨碍了这种情况。
我被卡住了。我环顾四周，似乎无法自己弄清楚。
此处的示例输入.csv文件：(行之间没有多余的行，我只是试图使行更具可读性)
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19Phenotype,State,EventType,EventYear,AgeCategory,NumberTested,NumberResistant,PercentResistant
Acinetobacter,AK,All HAIs,2011, 1-18,2,1,0.5
Acinetobacter,AK,CAUTI,2011, 1-18,0,None Tested,Not Defined
Acinetobacter,AK,CLABSI,2011, 1-18,0,None Tested,Not Defined
Acinetobacter,AK,SSI,2011, 1-18,0,None Tested,Not Defined
Acinetobacter,AK,All HAIs,2011,<1,2,2,1.0
Acinetobacter,AK,CAUTI,2011,<1,0,None Tested,Not Defined
Acinetobacter,AK,CLABSI,2011,<1,0,None Tested,Not Defined
Acinetobacter,AK,SSI,2011,<1,0,None Tested,Not Defined
Acinetobacter,AK,All HAIs,2011,19-64,(1-19),Insufficient Data,Insufficient Data
显示您的.csv。
您在这些列中有NaN个值
同样，字符串将作为对象存储，因为字符串没有固定的长度。
将类型保留在引号中，例如：dtype = { State: str, NumberTested : int, PercentResistant: float})
" ...字符串将作为对象存储，因为字符串没有固定的长度"这很有用，我会一直沿这些线看，但是我不喜欢尝试将对象转换为int。它似乎可以在线运行，但是一旦我退出该代码块，该值就会返回给对象！
我尝试用单引号将类型括起来，例如str建议，但没有运气。，谢谢！
我的确在列中有NaN，所以现在我试图将它们作为字符串读取并在代码中转换为int，float等。但是一旦执行df [somecolumn] = df [somecolumn] .astype(int)之类的操作，我就会遇到对象恢复为对象的问题
@ALollz我对您的评论进行了一些研究：" ...字符串将作为对象存储，因为字符串没有固定的长度。"我的理解是字符串是不可变的...它们是固定的(长度也是如此)并且不能更改。但是，可以对它们进行操作，即将它们复制并附加到其他字符串实例中，但是原始值不能更改。
@AZBlue我的意思是存储数据的基础字节的长度，这很重要，因为pandas是基于NumPy构建的。例如，每个int32占用相同数量的字节，无论您的数据帧的值是1还是1523。因此，即使字符串hello固定为5个字符，pandas也没有固定的字符串类型(这意味着所有条目都将据我所知，这就是为什么一切都成为对象的原因。
您还经常在具有NaN值的整数列中遇到此对象类型，因为numpy当前不支持NaN整数表示形式
我想在使用df.dtypes时看到返回的" str"，好吧，.dtypes是一个numpy函数，除数字表示形式以外的任何内容都将作为"对象"返回。 因此，我的值确实是作为字符串读取的。 h 我在这里找到了答案：无法在python数据框中将列类型从对象转换为str
此链接对像我这样的新手也很有帮助：如何使用单个命令[Python-Pandas]获取所有列的数据类型？
