我正在将csv文件加载到熊猫数据帧中。对于每个列，如何使用dtype参数指定它包含的数据类型
- 我可以使用数字数据（底部的代码）
- 但是如何指定时间数据
- 和分类数据，如因子或布尔值？我尝试了
np.bool\ucode>和pd.tslib.Timestamp但运气不佳
代码：
将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
df=pd.read_csv（<；文件名>；，数据类型={'A'：np.int64，'B'：np.float64}）
read_csv有很多选项，可以处理您提到的所有情况。您可能希望尝试dtype={'A'：datetime.datetime}，但通常不需要dtype，因为pandas可以推断类型
对于日期，则需要指定解析日期选项：
解析日期：布尔值、整数或名称列表、列表列表或dict
keep_date_col:布尔值，默认为False
日期分析器：函数
一般来说，要转换布尔值，您需要指定：
代码> TruteOxValue:将列表值视为真值
伪值：考虑假的列表值
将列表中的任何值转换为布尔值true/false。对于更一般的转换，您很可能需要
转换器：用于转换某些列中的值的可选函数。键可以是整数或列标签
尽管很密集，但请在此处查看完整列表：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.io.parsers.read_csv.html