आयात करें पांडा डेटाफ्रेम कॉलम स्ट्रिंग के रूप में int

Question

मैं निम्नलिखित सीएसवी को स्ट्रिंग के रूप में int64 के रूप में आयात करना चाहता हूं। पांडस read_csv स्वचालित रूप से इसे int64 में परिवर्तित करता है, लेकिन मुझे इस कॉलम को स्ट्रिंग के रूप में चाहिए।

ID 
00013007854817840016671868 
00013007854817840016749251 
00013007854817840016754630 
00013007854817840016781876 
00013007854817840017028824 
00013007854817840017963235 
00013007854817840018860166 


df = read_csv('sample.csv') 

df.ID 
>> 

0 -9223372036854775808 
1 -9223372036854775808 
2 -9223372036854775808 
3 -9223372036854775808 
4 -9223372036854775808 
5 -9223372036854775808 
6 -9223372036854775808 
Name: ID 

दुर्भाग्य से कन्वर्टर्स का उपयोग करने से एक ही परिणाम मिलता है।

df = read_csv('sample.csv', converters={'ID': str}) 
df.ID 
>> 

0 -9223372036854775808 
1 -9223372036854775808 
2 -9223372036854775808 
3 -9223372036854775808 
4 -9223372036854775808 
5 -9223372036854775808 
6 -9223372036854775808 
Name: ID 

Answer 1

बस इस दोहराते हैं पांडा> = 0.9.1 में काम करेंगे चाहते हैं:

In [2]: read_csv('sample.csv', dtype={'ID': object}) 
Out[2]: 
          ID 
0 00013007854817840016671868 
1 00013007854817840016749251 
2 00013007854817840016754630 
3 00013007854817840016781876 
4 00013007854817840017028824 
5 00013007854817840017963235 
6 00013007854817840018860166 

मैं पता लगाने के बारे में एक मुद्दा बना रहा हूं पूर्णांक अतिप्रवाह भी।

संपादित करें: यहाँ संकल्प देखें: https://github.com/pydata/pandas/issues/2247

Answer 2

यह शायद ऐसा करने का सबसे शानदार तरीका नहीं है, लेकिन यह काम पूरा हो जाता है।

In[1]: import numpy as np 

In[2]: import pandas as pd 

In[3]: df = pd.DataFrame(np.genfromtxt('/Users/spencerlyon2/Desktop/test.csv', dtype=str)[1:], columns=['ID']) 

In[4]: df 
Out[4]: 
         ID 
0 00013007854817840016671868 
1 00013007854817840016749251 
2 00013007854817840016754630 
3 00013007854817840016781876 
4 00013007854817840017028824 
5 00013007854817840017963235 
6 00013007854817840018860166 

बस अपने फ़ाइल का पथ के साथ '/Users/spencerlyon2/Desktop/test.csv' की जगह