Python 2.7 数据帧到字典：python

所以，我有一个文件

F1.txt

CDUS,CBSCS,CTRS,CTRS_ID
0,0,0.000000000375,056572
0,0,4.0746,0309044
0,0,0.6182,0971094
0,0,15.4834,075614

我想将列名及其数据类型插入字典，列名是键，列的相应数据类型是值

我的阅读声明必须是这样的：

csv=pandas.read_csv('F2.txt',dtype={'CTRS_ID':str})

data = {'CDUS':'int64','CBSCS':'int64','CTRS':'float64','CTRS_ID':'str'}

我期待着这样的事情：

csv=pandas.read_csv('F2.txt',dtype={'CTRS_ID':str})

data = {'CDUS':'int64','CBSCS':'int64','CTRS':'float64','CTRS_ID':'str'}

有人能帮我吗。提前感谢

您可以使用查找每列的类型，然后使用将结果转换为字典。此外，如果需要该类型的字符串表示形式，可以将数据类型输出转换为字符串：

csv=pandas.read_csv('F2.txt',dtype={'CTRS_ID':str})
csv.dtypes.astype(str).to_dict()

它给出了输出：

{'CBSCS': 'int64', 'CDUS': 'int64', 'CTRS': 'float64', 'CTRS_ID': 'object'}

这实际上是正确的结果，因为熊猫将字符串视为对象。 我没有足够的专业知识来详细阐述这一点，但这里有一些参考资料：

---

“pandas不支持内部字符串类型（事实上它们总是转换为object）”[来自pandas maintainer@Jeff]

我喜欢这个答案-非常简洁，非常简单，不起作用。请检查此代码：

csv2=pandas.read_csv（'F1.txt'）dict1=csv2.dtypes.astypes（str）。to_dict（）print dict1

这给出了输出：

{Ctr'：'object'，'CDUS'：'object'，BOARD_ID'：'object'，CBSCS'：'object}

我担心您的文件中可能会出现意外情况。我试图将您的示例输入保存到txt，使用pd.read\u csv导入它，并获得了预期的输出。我想说我的解决方案是可行的（因为它提供了一个包含列类型的字典），但您的数据并没有您期望的类型。我知道了问题所在。我把

dtype=str

放在我的read\u csv语句中。