データ型を指定する
フラットファイルを読み込むとき、pandas は各列に最適なデータ型を推定します。ですが、量ではなくグループや属性を表す数値などでは、推定が外れることがあります。
vt_tax_data_2016.csv のデータディクショナリを見ると、そのような列が2つあります。agi_stub 列は所得カテゴリに対応する番号で、zipcode は5桁の値ですが、これは文字列であるべきです。整数として扱うと、意味のある先頭の 0 が失われてしまいます。ここでは dtype 引数で正しいデータ型を指定しましょう。
pandas は pd としてインポート済みです。
この演習はコースの一部です
pandasで効率よくデータを取り込む
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Load csv with no additional arguments
data = ____("vt_tax_data_2016.csv")
# Print the data types
print(____)