Python 我能'；在读取.csv文件时，似乎无法指定列数据类型

noob问题（修订版）：我读入了一个.csv文件，并尝试指定数据类型，如下所示：

import csv
import pandas as pd

cdc = pd.read_csv('myFile.csv', 
dtype = {
'Phenotype': str,
'State': str,
'EventType': str,
'EventYear': str,
'AgeCategory': str,
'NumberTested' : str,
'NumberResistant': str,        
'PercentResistant': str
 })

但在读取df文件后，我得到：

df.dtypes

Phenotype           object
State               object
EventType           object
EventYear           object
AgeCategory         object
NumberResistant     object
PercentResistant    object
dtype: object

我想我应该为每一列获取字符串的数据类型

我希望将每一列作为字符串来阅读，因为有些列混合了数字和字符串，您将在下面的.csv示例文件中看到这一点。一旦文件被读入，我就可以开始操作该死的东西了

一句话：我想清理数据行，用NaN或零替换“未测试”和“未定义”。无论如何，我不能用我能弄明白的“对象”来做这件事

仅供参考，我在.csv中读到了没有“dtype”参数的df，但我遇到了同样的问题。在没有指定数据类型的情况下读取文件后，我尝试从现有列创建一个新的整数列，但“object”数据类型似乎也阻碍了这一点

我卡住了。我环顾四周，似乎自己也不明白这一点

此处的示例input.csv文件：（行之间没有多余的行，我只是尝试使行更可读）

表型、状态、事件类型、事件年、年龄类别、NumberTested、NumberResistant、PercentResistant
不动杆菌，AK，所有HAIs，2011年，1-18,2,1,0.5
不动杆菌，AK，CAUTI，2011年，1-18,0，未检测，未定义
不动杆菌，AK，CLABSI，2011，1-18,0，未检测，未定义
不动杆菌，AK，SSI，2011，1-18,0，未检测，未定义
Acinetobacter，AK，All HAIs，2011，我想看到在使用df.dtypes时返回'str'，嗯，.dtypes是一个numpy函数，除数字表示以外的任何内容都将作为'object'返回。因此，我的值确实是作为字符串读取的。Doh。我在这里找到了答案：

这个链接对像我这样的新手也很有帮助：
显示你的.csv。这些列中通常有
NaN
值。因此，字符串将作为对象存储，因为字符串没有固定的长度。@AZBlue我指的是存储数据的底层字节的长度，这很重要，因为pandas是基于NumPy构建的。例如，无论数据帧的值是1还是1523，每个int32占用相同的字节数。因此，尽管字符串“hello”固定为5个字符，但据我所知，pandas没有固定的字符串类型（意味着所有条目的字符数都相同），这就是为什么所有内容都成为一个对象的原因。您还会经常在带有NaN值的整列中遇到这种对象类型，因为numpy当前不支持NaN整数表示
Phenotype,State,EventType,EventYear,AgeCategory,NumberTested,NumberResistant,PercentResistant

Acinetobacter,AK,All HAIs,2011, 1-18,2,1,0.5

Acinetobacter,AK,CAUTI,2011, 1-18,0,None Tested,Not Defined

Acinetobacter,AK,CLABSI,2011, 1-18,0,None Tested,Not Defined

Acinetobacter,AK,SSI,2011, 1-18,0,None Tested,Not Defined

Acinetobacter,AK,All HAIs,2011,<1,2,2,1.0

Acinetobacter,AK,CAUTI,2011,<1,0,None Tested,Not Defined

Acinetobacter,AK,CLABSI,2011,<1,0,None Tested,Not Defined

Acinetobacter,AK,SSI,2011,<1,0,None Tested,Not Defined

Acinetobacter,AK,All HAIs,2011,19-64,(1-19),Insufficient Data,Insufficient Data