pandas读取超过16位
在Pandas中，默认情况下，读取CSV文件时，如果列中的数字超过16位，Pandas会自动将其转换为浮点数，这是因为CSV模块使用了Python的内置float类型，而float类型在Python中最多有16位精确度。
如果你需要保留超过16位的数字，你可以在读取CSV文件时，将这些列指定为字符串类型。这可以通过使用dtype参数来实现。
下面是一个例子，假设你有一个CSV文件，其中一个列（例如"id"列）包含超过16位的数字：
import pandas as pd
指定列’id’为字符串类型
dtypes = {‘id’: str}
读取CSV文件，保留’id’列的精度
df = pd.read_csv(‘your_file.csv’, dtype=dtypes)
print(df)
在这个例子中，dtypes是一个字典，其键是列名，值是我们想要为这些列指定的数据类型。通过这种方式，Pandas会在读取文件时保持"id"列的值为字符串，从而不会进行浮点数的自动转换。
