Pandas read_csv()-转换器/数据类型的不区分大小写的列名

ymdaylpp  于 2023-06-20  发布在  其他
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我正在使用pd.read_csv()加载可能有未知大小写的列名的文件。使用lambda for usecols参数,如here所述,我可以选择加载哪些列,而不管情况如何,并且使用来自here的方法,我可以像这样访问这些列:

df = pd.read_csv(myfile, usecols=lambda x: x.lower() in ['foo', 'bar'])
df.columns = df.columns.str.lower()

print(df['foo'])  # Works no matter which column name case is in the file

但是在这种情况下,是否有办法使用dtypes/converters参数?
我有两个变通的想法:
1.将所有数据作为字符串加载,并在稍后的代码中进行转换。这看起来不太好用。
1.打开文件只是为了读取头文件,分析它,然后在了解列名实际情况的情况下再次打开文件(将其 Package 为函数)。
还有其他方法吗?

iyr7buue

iyr7buue1#

您可以只读入第一行数据来抓取列。我建议通过内置的csv模块,甚至使用pandas来实现这一点,因为它们都可以轻松处理报价。
使用pandas,你可以做这样的事情:

from io import StringIO
from pandas import read_csv

data = StringIO('''
a,B,c,D
1,2,3,4
5,6,7,7
'''.strip())

# expected lower-case column names mapped to dtypes
# intentionally left out column 'D'
dtypes = {'a': 'Int64', 'b': 'int32', 'c': 'float64'}

# `nrows=0` will only read in the column names and an empty DataFrame
columns = read_csv(data, nrows=0).columns

# only need to do this since `data` acts as an open file-handle
data.seek(0)

# create mapping of actual column names → dtype based on a matching `.casefold()`
#  if you're unfamiliar with `string.casefold()` you can think of it like `string.lower()`
new_dtypes = {
    col: dtypes[col.casefold()]
    for col in columns if col.casefold() in dtypes
}
df = read_csv(data, usecols=new_dtypes.keys(), dtype=new_dtypes)

print(df)
   a  B    c
0  1  2  3.0
1  5  6  7.0

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