Python数据类型警告在导入时指定数据类型选项-如何？

我有以下专栏：

['Campaign', 'Ad group', 'Keyword', 'Status', 'Match type', 'Max. CPC', 'Quality score', 'Impressions', 'Clicks', 'CTR', 'Avg. CPC', 'Cost', 'Avg. position', 'Converted clicks', 'Click conversion rate', 'Cost / converted click', 'Bounce rate', 'Pages / session', 'Avg. session duration (seconds)', '% new sessions']

我收到的错误是：

Warning (from warnings module):
  File "C:\Python34\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 1164
    data = self._reader.read(nrows)
DtypeWarning: Columns (5) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.

列（5）

部分是什么意思？那是纵队的位置吗？

Campaign

列是否从位置0或1开始

此外，我怀疑此错误是因为我的

Max.CPC

列在少数区域中有

'-'

而不是零。我希望此列数据类型为浮点型。在读取CSV时，如何将这些

'-'

转换为

0.00

，并将此列设置为浮点数据类型

我试过：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('file.csv', dtype={'Max. CPC': pd.np.float64})

print(df.head())

但是得到一个值错误：

ValueError: could not convert string to float: ' --'

---

有2种方法我可以想到，一个是传递一个可以考虑为“代码>楠< /COD>值的值列表，这将将列表中的这些值转换为<代码>楠< /代码>，使该列的dType保持为<代码>浮点，而不是<代码>对象< /代码>：

df = pd.read_csv('file.csv', dtype={'Max. CPC': pd.np.float64}, na_values=[' --'])

然后，您可以将这些

NaN

值转换为

0.00

调用：

另一个是像以前一样加载，并将这些值设置为

0.00

：

df['Max. CPC'] = df['Max. CPC'].replace(' --', 0.00)

---

您可以传递

na_values=['-']

这将把这些值转换为

naN

，然后数据类型将浮动，或者在加载到0.00后替换这些值，然后列的数据类型将是浮动的，对于您的列错误，您需要发布原始输入，以便我们重现您的错误error@EdChum非常感谢。我不知道na_的价值观。在read_csv中有很多参数。谢谢你帮助我完成我的学习任务。如果有人感兴趣，为了清楚起见，这是我的最后一行：

df=pd.read_csv（'file.csv'，na_values=['-']，dtype={'Max.CPC'：pd.np.float64}）

这里唯一的事情是

NaN

不是您想要的，但是您可以在读取csv后调用

fillna

，将值设置为0.00，这假设您希望将所有

NaN

设置为0.00，可能包括最初出现在csvOK中的任何

NaN

值，我想我现在明白了。创建

df

后，我需要像这样使用

fillna

将

NaN

设置为

0.00

df['Max.CPC']=df['Max.CPC'].fillna（0.00）

。谢谢您的解决方案。“第（5）栏”是什么意思？列索引5以0开头？

df['Max. CPC'] = df['Max. CPC'].replace(' --', 0.00)