Джулия: пакетам Dataframes не удается преобразовать столбец, содержащий как int, так и float

Question

Я R пользователь с большим интересом к Julia, У меня нет опыта работы в информатике. Я просто попытался прочитать файл "CSV" в Juno с помощью следующей команды:

using CSV
using DataFrames

df = CSV.read(joinpath(Pkg.dir("DataFrames"), 
"path/to/database.csv"));

и получил следующее сообщение об ошибке

CSV.CSVError('error parsing a 'Int64' value on column 26, row 289; encountered '.'"
in read at CSV/src/Source.jl:294
in #read#29 at CSV/src/Source.jl:299
in stream! at DataStreams/src/DataStreams.jl:145
in stream!#5 at DataStreams/src/DataStreams.jl:151
in stream! at DataStreams/src/DataStreams.jl:187
in streamto! at DataStreams/src/DataStreams.jl:173
in streamfrom at CSV/src/Source.jl:195
in paresefield at CSV/src/paresefield.jl:107
in paresefield at CSV/src/paresefield.jl:127
in checknullend at CSV/src/paresefield.jl:56

Я смотрю на запись, указанную в кадре данных: строки 287, 288, как это 30, 33 соответственно (похоже, типа Integer) и строка 289 30.445 (который имеет тип float).

Это проблема, которая DataFrames заполнение столбца Int и остановился, когда увидел Float?

Спасибо заранее

Answer 1

Проблема в том, что float происходит слишком поздно в наборе данных. По умолчанию CSV.jl использует rows_for_type_detect значение равно 100, Это означает, что только первые 100 строк используются для определения типа столбца в выходных данных. Задавать rows_for_type_detect параметр ключевого слова в CSV.read например 300 и все должно работать правильно.

В качестве альтернативы вы можете пройти types Аргумент ключевого слова, чтобы вручную установить тип столбца (в этом случае Float64 для этого столбца будет уместно).