python - 获取 Pandas read_csv() 读入的 dtypes 字典

Question

我有一个从 SQL 数据库导入的大型 Pandas 数据框。整个过程需要几个小时。当我处理数据时，数据帧不可避免地会发生变化，我经常想返回“已知的良好数据集”并重新运行各种函数。我不想从数据库导入数据，而是想将分析过程中各个点的数据保存为 CSV 文件，然后可以根据需要使用该文件恢复数据； CSV 是首选格式，因为出于某种原因，我在腌制数据帧方面运气不佳。只需使用 pd.read_csv() 导入 CSV 数据即可更改列的数据类型。因此，我想创建一个 dtypes 字典，可用于在将 CSV 导入回数据帧时恢复数据类型。

作为示例，可以定义一个简单的数据帧，如下所示:

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5],'B':['a','b','c','d','e'],'C':[1.2,3.4,5.6,7.8,9.0]},index=[0,2,4,6,8])

看起来像:

   A  B    C
0  1  a  1.2
2  2  b  3.4
4  3  c  5.6
6  4  d  7.8
8  5  e  9.0

可以使用以下方式创建数据类型字典:

dtypesDict = df.dtypes.to_dict()

产生:

{'B': dtype('O'), 'C': dtype('float64'), 'A': dtype('int64')}

如果我尝试使用此输出以硬编码方式定义字典，以便可以使用它来设置使用 pd.read_csv() 导入的列的数据类型，则会失败如下:

dtypesDict = {'B': dtype('O'), 'C': dtype('float64'), 'A': dtype('int64')}

NameError: name 'dtype' is not defined

但是，将字典定义为:

dtypesDict = {'B': 'O', 'C': 'float64', 'A': 'int64'}

允许毫无问题地导入 CSV 文件。

我认为字典理解是可行的方法，但我无法做到这一点:

dtypesDict = {k:bit_in_brackets_of_v for k,v in df.dtypes.to_dict().items()}

如何自动生成正确格式的字典，该字典可以使用 cut 和简单的剪切粘贴过程以硬编码方式定义，并允许正确设置从 CSV 导入的列的数据类型？

Answer 1

您可以使用 zip 执行 dict ，以使用 dtype.name 获取 dtype 名称

dict(zip(list(df),[df[x].dtype.name for x in df]))

Out[6]: {'A': 'int64', 'B': 'object', 'C': 'float64'}