本篇文章给大家分享的是有关panda中怎么利用read_csv()方法读取文件，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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如下：

数据文件：    上海机场 (sh700009)	24.11	3.58
东风汽车 (sh700006)	74.25	1.74
中国国贸 (sh700007)	26.38	2.66
包钢股份 (sh700010)	61.01	2.35
武钢股份 (sh700005)	75.85	1.3
浦发银行 (sh700000)	6.65	0.96

在使用read_csv() API读取CSV文件时求取某一列数据比较大小时，

df=pd.read_csv(output_file,encoding='gb2312',names=['a','b','c'])
df.b>20

报错

TypeError:'>'not supported between instances of 'str' and 'int'

从返回的错误信息可知应该是数据类型错误，读回来的是‘str'

in : df.dtypes
out:
 a object
 b object
 c object
 dtype: object

由此可知 df.b 类型是 object

查阅read_csv()文档 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.

可知默认使用‘str'或‘object'保存

因此在读取时只需要修改 '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()方法读取文件，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。

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