熊猫read_csv dtype前导零

Question

因此，我正在从NOAA读取站代码csv文件，如下所示："USAF","WBAN","STATION NAME","CTRY","FIPS","STATE","CALL","LAT","LON","ELEV(.1M)","BEGIN","END""006852","99999","SENT","SW","SZ","","","+46817","+010350","+14200","","""007005","99999","CWOS 07005","","","","","-99999","-999999","-99999","20120127","20120127"前两列包含气象站代码，有时它们的前导零。当熊猫在未指定dtype的情况下导入它们时，它们将变成整数。没什么大不了的，因为我可以遍历数据框索引并用类似的东西替换它们，"%06d" % i因为它们始终是六位数，但是您知道...这是懒惰的方式。使用以下代码获取csv：file = urllib.urlopen(r"ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/inventories/ISH-HISTORY.CSV")output = open('Station Codes.csv','wb')output.write(file.read())output.close()一切都很好，但是当我去尝试使用以下方法阅读它时：import pandas as pddf = pd.io.parsers.read_csv("Station Codes.csv",dtype={'USAF': np.str, 'WBAN': np.str})或者import pandas as pddf = pd.io.parsers.read_csv("Station Codes.csv",dtype={'USAF': str, 'WBAN': str})我收到一个讨厌的错误消息：File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas-0.11.0-py2.7-win32.egg\pandas\io\parsers.py", line 401, in parser_f    return _read(filepath_or_buffer, kwds)  File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas-0.11.0-py2.7-win32.egg\pandas\io\parsers.py", line 216, in _read    return parser.read()  File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas-0.11.0-py2.7-win32.egg\pandas\io\parsers.py", line 633, in read    ret = self._engine.read(nrows)  File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas-0.11.0-py2.7-win32.egg\pandas\io\parsers.py", line 957, in read    data = self._reader.read(nrows)  File "parser.pyx", line 654, in pandas._parser.TextReader.read (pandas\src\parser.c:5931)  File "parser.pyx", line 676, in pandas._parser.TextReader._read_low_memory (pandas\src\parser.c:6148)  File "parser.pyx", line 752, in pandas._parser.TextReader._read_rows (pandas\src\parser.c:6962)  File "parser.pyx", line 837, in pandas._parser.TextReader._convert_column_data (pandas\src\parser.c:7898)这是一个相当大的csv（3万1千行），所以也许与此有关吗？

Answer 1

这个问题让我在解析带有序列号的文件时遇到了种种麻烦。出于未知原因，00794和000794是两个不同的序列号。我最终想出了

converters = {'serial_number': str}

Answer 2

如果您不希望字符串成为对象，则似乎必须指定字符串的长度。

例如：

dtype={'USAF': '|S6'}

我找不到相关的参考，但我似乎想起了Wes在讨论这个问题（也许是在谈话中）。他建议numpy不允许使用“适当的”可变长度的字符串（请参阅此问题/答案），并且使用最大长度填充数组通常会导致空间效率低下（即使字符串较短，它也会使用与最长的字符串一样多的空间）。

正如@Wes指出的，这也是以下情况：

dtype={'USAF': object}

效果也一样。