读取csv文件中的小数为整数

如果要将CSV文件中的小数读取为整数，可以使用pandas库的`read_csv()`函数的`dtype`参数来指定列的数据类型。具体地，对于浮点数列，可以将其指定为`int`类型，并乘以相应的倍数，将小数转换为整数。

例如，如果CSV文件中有一列名为`float_col`，其小数精度为两位（即保留两位小数），且取值范围在0~100之间，那么可以这样读取：

import pandas as pd

# 读取CSV文件，指定float_col列的数据类型为int
df = pd.read_csv('your_file_path.csv', dtype={'float_col': int})

# 将float_col列的值乘以100，将小数转换为整数
df['float_col'] = df['float_col'] * 100

需要根据实际情况调整倍数大小，以保证小数精度转换为整数后不丢失精度。

相关问题

jupyter为啥读取的csv文件变成小数

Jupyter 并不会主动将读取的 csv 文件转成小数，可能是因为你的 csv 文件中包含了小数。当你使用 Pandas 库读取 csv 文件时，Pandas 会尝试自动识别每一列的数据类型，如果某一列包含了小数，那么 Pandas 就会将该列数据的数据类型识别为浮点数类型（float），而不是整数类型（int）或者字符串类型（object）。

如果你想保留 csv 文件中的数字格式，可以在读取 csv 文件时指定相应的数据类型，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', dtype={'column1': str, 'column2': int, 'column3': float})

在上面的代码中，我们通过 `dtype` 参数指定了每一列数据的数据类型，其中 `column1` 的数据类型为字符串类型，`column2` 的数据类型为整数类型，`column3` 的数据类型为浮点数类型。你可以根据自己的需要修改相应的数据类型。

怎么将csv文件里的数据去掉小数

您可以使用Python中的`round()`函数将小数舍去，然后将结果转换回整数。例如，假设您的CSV文件名为“data.csv”，其中包含一个名为“price”的列，您可以使用以下代码来读取该文件并将价格转换为整数：

import csv

with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    for row in reader:
        price = int(round(float(row['price'])))
        print(price)

在这个例子中，我们使用了Python的csv模块来读取CSV文件。我们首先打开文件并创建一个DictReader对象来读取文件中的每一行。然后，我们循环遍历每一行，并使用`float()`函数将价格转换为浮点数。然后，我们使用`round()`函数将其舍去小数，并使用`int()`函数将结果转换回整数。最后，我们打印出价格的整数值。