将csv文件读取到“DataFrame”时如何指定索引的“dtype”？

在 python 3.4.3 和 Pandas 0.16 中，如何指定dtype索引为str？ 以下代码是我尝试过的：

In [1]: from io import StringIO

In [2]: import pandas as pd

In [3]: import numpy as np

In [4]: fra = pd.read_csv(StringIO('date,close\n20140101,10.2\n20140102,10.5'), index_col=0, dtype={'date': np.str_, 'close': np.float})

In [5]: fra.index
Out[5]: Int64Index([20140101, 20140102], dtype='int64')

它看起来像参数index_col=0优先于dtype参数，如果你删除index_colparam 然后你可以调用set_index after:

In [235]:

fra = pd.read_csv(io.StringIO('date,close\n20140101,10.2\n20140102,10.5'), dtype={'date': np.str_, 'close': np.float})
fra
Out[235]:
       date  close
0  20140101   10.2
1  20140102   10.5
In [236]:

fra = fra.set_index('date')
fra.index
Out[236]:
Index(['20140101', '20140102'], dtype='object')

另一种方法是删除index_col参数并调用set_index在返回的 df 上read_csv所以它变成了一行：

In [237]:

fra = pd.read_csv(io.StringIO('date,close\n20140101,10.2\n20140102,10.5'), dtype={'date': np.str_, 'close': np.float}).set_index('date')
fra.index
Out[237]:
Index(['20140101', '20140102'], dtype='object')

Update

这是一个bug https://github.com/pydata/pandas/issues/9435这是针对版本0.17.0