使用pandas.read_csv时如何通过dtype指定item_number列读取为列表

1. 语法错误
   你给出的示例代码中dtype参数传入的字典使用了等号分隔键值，不符合Python字典的语法规范，即使后续逻辑正确，这段代码也会直接抛出语法错误，正确的键值分隔符应为冒号。
2. 配置逻辑错误
   即使将语法修正为dtype = {'item_number': list}，该配置也无法生效：pd.read_csv的dtype参数仅支持传入numpy标准数据类型、pandas官方扩展数据类型（如pd.StringDtype()），list不属于合法的可识别类型，pandas会默认将该列回退为object类型存储，但不会自动把读取到的字符串值封装为列表结构。

目前仅靠dtype参数无法直接实现将列值自动封装为单元素列表的需求，dtype仅用于指定列的存储数据类型，不支持自定义值转换逻辑，可选择以下两种方式实现需求：

• 方式一：先通过dtype指定为字符串类型，读取后二次转换

# 读取时指定为字符串类型
df = pd.read_csv(filepath, sep=',', dtype={'item_number': str})
# 转换为单元素列表
df['item_number'] = df['item_number'].apply(lambda x: [x])

• 方式二：使用converters参数在读取阶段完成转换

df = pd.read_csv(filepath, sep=',', converters={'item_number': lambda x: [x]})

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sh2021