将 Dtypes 从 int64 更改为 string 不起作用答案

【问题标题】：Changing Dtypes from int64 to string does not work将 Dtypes 从 int64 更改为 string 不起作用
【发布时间】：2020-10-05 06:05:44
【问题描述】：

我有一个这样的多列数据框

SE#    Name       Industry Code  Industry 
12345  Tom Jerry  923            Travel

SE# 为 int64，行业代码为 int64，其余为对象。

我用过

df.astype(str)

并且列 dtypes 更改为 objects，但是当我将文件保存为 csv 然后读回该文件时，数据类型重置为 int64。请告知如何确保数据类型保持为对象

最终目标是将 CSV 文件读入 SQL 数据库，当我这样做时，SE 列显示为 int。

谢谢！！

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ Setting column types while reading csv with pandas
python 不会读取 CSV 文件 - 我会将文件导入 SQL DB，因此 SE 列恢复为 int
您正在读取数据的表的架构是什么？
我不明白这与熊猫有什么关系。如果您将 csv 读入 SQL 数据库，则类型由表定义确定。如果要使用to_sql，可以使用dtype 参数指定类型。
通常to_csv 不引用字符串。所以字符串"3" 会写成数字3。您可以使用 quoting 参数更改它。但这不会改变（默认）pd.read_csv 处理类似数字的字符串的方式。

【解决方案1】：

您可以使用pickle格式来保存数据框将数据框保存为泡菜使用

df.to_pickle('your_file_name.pkl')

并使用从文件中检索

pd.read_pickle('your_file_name.pkl')

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以像这样在读取 csv 文件时明确提及，

    df=pd.read_csv(  filename   ,  dtypes ={  'SE' : str  })

【讨论】：