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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