如何在使用to_csv()时保留列的数据类型

Question

我使用astype()将列的int数据类型更改为str数据类型，并使用to_csv()将其保存到csv文件中。但是通过read_csv()读取相同的csv文件表明数据类型仅为int。我不想在读取文件时使用dtype=str。以下是以下信息：

>>df.info()
dtypes: int64(1), object(1)

>>df = df.astype(str)

>>df.info()
dtypes: object(2)

>>df.to_csv('answer.csv', index=False, encoding='utf-8')
>>df = pd.read_csv('answer.csv')

>>df.info()
dtypes: int64(1), object(1)

有没有办法在只保存csv文件的同时，将列的数据类型也保存为更改后的数据类型，而不是原始数据类型。

Answer 1

如果csv是唯一选项，则可以通过创建data_map csv文件来满足要求。

当将数据帧导出到csv时，您可以创建另一个csv，该csv存储列类型信息。

在将csv导入数据帧时，您可以提前读取data_map csv并转换为字典。使用它显式加载特定数据类型的csv数据。dtype params可以提供这样的功能。

dtype :列->类型的类型名称或字典，默认为数据或列的无数据类型。例如，{'a'：np.float64，'b'：np.int32} (engine=‘python’不支持)。将字符串或对象与适当的na_values设置一起使用，以保留而不解释数据类型。

版本0.20.0中的新特性:支持Python解析器。enter link description here

Answer 2

df.to_csv('answer.csv', index=False, index_label = True, encoding='utf-8')

您可以使用index_label = True