dataframe不科学计数

你可以使用Pandas库中的DataFrame来实现科学计数。DataFrame是一个用于处理数据的二维表结构，它提供了许多方法来操作和统计数据。

要进行科学计数，你可以使用value_counts()方法来统计DataFrame中某一列的唯一值的频数。这个方法会返回一个Series对象，其中索引是唯一值，值是对应的频数。

下面是一个示例代码，演示如何在DataFrame中进行科学计数：

import pandas as pd

# 创建一个包含多个城市的DataFrame
data = {'城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳', '北京', '上海', '深圳']}
df = pd.DataFrame(data)

# 统计城市出现的频数
counts = df['城市'].value_counts()

print(counts)

运行以上代码将输出每个城市出现的频数。你可以根据自己的需求进一步处理这些频数，例如计算百分比或绘制柱状图等。

希望这可以帮助到你！如果你有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

dataframe取消科学计数法

在 pandas 数据分析中，DataFrame 默认使用科学计数法来显示浮点数。如果想要取消科学计数法，可以使用 pandas.options.display.float_format 参数来设置浮点数的输出格式。

以下是一个例子，将浮点数输出格式设置为两位小数：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1.23456e+05, 1.23456e+06],
    'B': [1.23456e-05, 1.23456e-06]
})

# 设置浮点数输出格式为两位小数
pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format

# 显示 DataFrame
print(df)

输出结果：

         A     B
0 123456.00  0.00
1 1234560.00 0.00

可以看到，浮点数的科学计数法已经被取消了，而且浮点数的输出格式保留了两位小数。

dataframe科学计数

### 解决 Pandas DataFrame 中禁用科学计数法显示

为了防止在将 `DataFrame` 导出至 Excel 文件时长数字自动转换成科学记数法，可以通过设置 `pandas` 的选项来控制这种行为。具体来说，在写入 Excel 前调整浮点数精度以及整数类型的处理方式能够有效解决问题。

对于给定的例子：

import pandas as pd

x = [7030834394457750, 7030834394457750, 7030834394457750]
df = pd.DataFrame({'id': x})

#### 方法一：修改全局显示选项

通过更改 `pd.set_option()` 来设定最大位数展示长度，从而避免默认的科学记数表示法:

pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.f' % x)

print(df)

这种方法适用于整个会话期间所有的数据框输出，并且不会影响实际存储的数据值[^1]。

#### 方法二：使用自定义格式化器

当保存到 Excel 文件时，可以利用 `openpyxl` 库中的样式功能为特定列应用文本格式，确保即使是非常大的数字也能作为字符串正确呈现而不丢失任何信息：

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Alignment

with pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
    df.to_excel(writer, index=False)
    
    workbook  = writer.book
    worksheet = writer.sheets['Sheet1']

    for cell in worksheet[f'A{worksheet.min_row}': f'A{worksheet.max_row}']:
        cell[0].number_format = '@'
        cell[0].alignment = Alignment(horizontal="left")

writer.save()

此代码片段不仅解决了导出过程中可能出现的科学记数问题，还保证了原始数据得以保持其完整性[^2]。

#### 方法三：强制转换为字符串类型

另一种简单的方法是在导出之前先将目标列为字符串类型，这样无论何时都不会触发科学记数模式：

df['id'] = df['id'].astype(str).apply(lambda s: '{:.0f}'.format(float(s)))

# 或者更简洁的方式
df['id'] = df['id'].map('{:.0f}'.format)

print(df)

这种方式特别适合那些只需要视觉上看起来像常规数字而非真正用于计算的情况[^4]。