python读取csv不出现科学计数法

可以使用 pandas 库中的 read_csv() 方法来读取 csv 文件，并且可以通过设置参数来避免科学计数法的出现。具体来说，可以设置 float_format 参数为 "%.0f"，表示浮点数保留 0 位小数。示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', float_format='%.0f')

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python读取csv文本不出现科学计数法

可以使用 pandas 库中的 read_csv() 方法来读取 csv 文件，并使用 set_option() 方法设置 float_format 参数来避免科学计数法的出现。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('file.csv')

# 设置 float_format 参数
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)

# 输出数据
print(df)

python读取csv文件时数字变成科学计数法(含有e

在Python中读取CSV文件时，如果文件中包含较大或较小的数字，可能会导致数字以科学计数法的形式显示，也就是包含e的形式。这是因为Python默认情况下会对较大或较小的数字使用科学计数法来表示，以便节省空间并提高计算效率。

要解决这个问题，我们可以使用Python的csv模块或pandas库来读取CSV文件，并指定数字字段的数据类型为字符串或浮点数。

如果使用csv模块，可以通过设置csv.reader的quoting参数为csv.QUOTE_NONNUMERIC，将数字字段的数据类型设置为浮点数。示例如下：

import csv

with open('file.csv', 'r') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)
    for row in reader:
        print(row)

如果使用pandas库，可以使用read_csv函数来读取CSV文件，并使用dtype参数将数字字段的数据类型设置为字符串或浮点数。示例如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', dtype={'numeric_column': float})
print(df)

通过这样的设置，Python在读取CSV文件时就会将数字字段显示为正常的浮点数形式，而不是科学计数法。

另外，如果只是希望在输出结果中将科学计数法形式的数字转换为常规形式，可以使用字符串格式化方法或pandas的options来设置显示格式，例如：

num = 1.23456789e+10

# 字符串格式化方法
formatted_num = '{:.0f}'.format(num)
print(formatted_num)  # 输出: 12345678900

# pandas设置显示格式
pd.set_option('display.float_format', '{:.0f}'.format)
print(num)  # 输出: 12345678900

通过以上方法，可以解决Python读取CSV文件时数字变成科学计数法的问题。