Pandas读取CSV自动转字符串为日期，如何强制保留原字符串格式？

pandas 读取CSV时默认会自动推断疑似日期格式的字段内容，部分版本中该推断逻辑优先级高于dtype参数的全局类型指定，会先将1/2这类内容转换为日期对象，再强制转为字符串时就变成了01-Feb这类格式化后的日期文本。

方法1：全局禁用日期自动推断 #

读取时添加parse_dates=False参数，完全关闭pandas的自动日期识别逻辑：

df = pd.read_csv(
    "/Users/Name/Desktop/QM/data.csv", 
    encoding='latin-1',
    dtype=str,
    parse_dates=False
)

方法2：单独指定目标列的转换规则 #

如果其他字段需要正常自动推断类型，仅需要保留指定列的原始字符串格式，可以用converters参数单独给目标列设置字符串转换规则，该规则优先级高于自动类型推断：

# 请将代码中的target_column替换为你要处理的实际列名
df = pd.read_csv(
    "/Users/Name/Desktop/QM/data.csv", 
    encoding='latin-1',
    converters={"target_column": str}
)

注意事项 #

如果执行上述操作后还是得到日期格式的内容，请先用纯文本编辑器打开原始CSV文件，确认文件内存储的原始值是否已经是日期格式，部分从Excel导出的CSV会默认将这类分数格式的内容转为日期存储到CSV中，如果原始文件内已经是日期格式，需要先从导出环节调整，保证CSV原始内容就是1/2这类原始字符串。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Manolo Dominguez Becerra