Импортировать столбец данных pandas как строку не int

Я хотел бы импортировать следующие csv как строки не как int64. Pandas read_csv автоматически преобразует его в int64, но мне нужен этот столбец как строка.

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

К сожалению, использование преобразователей дает тот же результат.

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

Ответ 1

Просто хочу повторить, что это будет работать в pandas >= 0.9.1:

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

Я также создаю проблему с обнаружением целых переполнений.

EDIT: см. резолюцию здесь: https://github.com/pydata/pandas/issues/2247

Ответ 2

Это, вероятно, не самый элегантный способ сделать это, но он выполняет свою работу.

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

Просто замените '/Users/spencerlyon2/Desktop/test.csv' на путь к вашему файлу