如何防止"pandas.read_csv" arg 'dtype=np.float32' 将索引列转换为浮点数？

Question

我有一个CSV文件要由panda读取，它的格式如下：

name,   quart2c,    p_rat,  other_col
avg,    1,          2,      3
std,    1,          2,      3

我想pandas.read_csv()保证所有单元格的类型都是float32，除了第一列("name"(，因为那是索引列。

因此，我这样传递两个参数：

pandas.read_csv(file_path, index_col=0, dtype=np.float32)
# or like this, both failed
pandas.read_csv(file_path, index_col='name', dtype=np.float32)

但Panda仍然试图将第一列转换为浮动列，并提出了一个例外：

ValueError：无法将字符串转换为浮点值："avg">

我想要什么：

1. CSV文件是由我自己编写的另一个程序制作的。如果结构不对，我可以很容易地调整
2. 我想始终指定参数dtype=np.float32，以便检查是否有任何错误值。我不希望这些值也被解释为整数类型
3. 索引列"；name"；应保留为index_col，因为它稍后将被使用。无论如何都应该NOT截断此列

我应该如何获得它？

Answer 1

最好是首先读取带有默认args的csv，给出索引col，然后转换整个df(这不会影响索引(：

pd.read_csv(file_path, index_col='name').astype(float)

Answer 2

您可以在dtype和converters中尝试这种方式。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('test.csv', dtype = 'float32', converters = {'name': str},index_col='name')  
print(df)

输出：

quart2c      p_rat    other_col
name                                    
avg          1.0        2.0          3.0
std          1.0        2.0          3.0