У меня есть # -отделенный файл с тремя столбцами: первый целочисленный, второй выглядит как число с плавающей запятой, но это не так, а третий - строка. Я пытаюсь загрузить это непосредственно в Python сpandas.read_csv

In [149]: d = pandas.read_csv('resources/names/fos_names.csv',  sep='#', header=None, names=['int_field', 'floatlike_field', 'str_field'])

In [150]: d
Out[150]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 1673 entries, 0 to 1672
Data columns:
int_field          1673  non-null values
floatlike_field    1673  non-null values
str_field          1673  non-null values
dtypes: float64(1), int64(1), object(1)

pandas старается быть умным и автоматически конвертировать поля в полезный тип. Проблема в том, что я на самом деле не хочу, чтобы это делалось (если я это сделал, я использовалconverters аргумент). Как я могу предотвратитьpandas от автоматического преобразования типов?