如下：

在使用read_csv() API读取CSV文件时求取某一列数据比较大小时，

df=pd.read_csv(output_file,encoding='gb2312',names=['a','b','c'])
df.b>20

报错

TypeError:'>'not supported between instances of 'str' and 'int'

从返回的错误信息可知应该是数据类型错误，读回来的是‘str'

in : df.dtypes
out:
 a object
 b object
 c object
 dtype: object

由此可知 df.b 类型是 object

查阅read_csv()文档 配置：

dtype : Type name or dict of column -> type, default None
Data type for data or columns. E.g. {'a': np.float64, 'b': np.int32} (unsupported with engine='python'). Use str or object to preserve and not interpret dtype.

New in version 0.20.0: support for the Python parser.

可知默认使用‘str'或‘object'保存

因此在读取时只需要修改 'dtype' 配置就可以

df=pd.read_csv(output_file,encoding='gb2312',names=['a','b','c']，dtype={'b':np.folat64})

以上这篇解决pandas使用read_csv()读取文件遇到的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。