Pandas Dataframe 将列解释为 float 而不是 String

如果缺失值不在数字列中的可能解决方案 - 广告参数 keep_default_na=False 不将空值转换为字符串，但它不会在所有数据中转换为 NaN，并不总是在第一列中，另请检查 文档 ：

 import pandas as pd
temp=u"""ID;xyz
0;12345;4.56
1;;45.60
2;54231;987.00"""
#after testing replace 'pd.compat.StringIO(temp)' to 'filename.csv'
df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(temp), sep=";", dtype={'ID': str}, keep_default_na=False)
    print (df)
      ID     xyz
0  12345    4.56
1          45.60
2  54231  987.00
对我来说，在 pandas 0.23.4 中完美地工作你的解决方案，所以这意味着在较低的 pandas 版本中存在错误：
 import pandas as pd
temp=u"""ID;xyz
0;12345;4.56
1;;45.60
2;54231;987.00"""
#after testing replace 'pd.compat.StringIO(temp)' to 'filename.csv'
df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(temp), sep=";", dtype={'ID': str})
print (df)
      ID     xyz
0  12345    4.56
1    NaN   45.60
2  54231  987.00