python pandas 的to_csv 输出使用科学计数法
时间: 2024-07-23 21:01:29 浏览: 198
在Python中,如果你使用pandas库的`to_csv`函数将数据保存为CSV文件,并希望某些数值以科学计数法(也称为指数表示法)的形式输出,你可以设置`float_format`参数。例如:
```python
import pandas as pd
# 假设df是一个DataFrame
df.to_csv('output.csv', float_format='%.2e', index=False)
```
这里的`%.2e`指定小数点后保留两位,并以'e'表示科学计数法。如果你想保留更多的位数,可以调整数字后面的小数位数。
如果你只想特定列的数据以科学计数法输出,可以在列名前加上这个格式化字符串,例如:
```python
df[['column_name']].to_csv('output.csv', float_format='%.2e', index=False)
```
相关问题
pandas to_csv
可以使用pandas的to_csv()方法将DataFrame保存为csv文件。例如,使用以下代码将DataFrame保存为csv文件:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('./data/34/sample_pandas_normal.csv', index_col=0)
df.to_csv('./data/34/to_csv_out.csv')
```
这将把DataFrame保存为名为to_csv_out.csv的文件。如果你想将数据追加到现有的csv文件中,可以使用mode='a'参数。例如:
```python
df.to_csv('./data/34/to_csv_out.csv', mode='a', header=False)
```
这将把数据追加到to_csv_out.csv文件中,而不会添加新的列名。
如果你想指定整数或浮点数列的格式,可以先将DataFrame中的列转换为字符串格式,然后再保存为csv文件。例如:
```python
df\['col1'\] = df\['col1'\].map('{:.3f}'.format)
df\['col2'\] = df\['col2'\].map('{:.3e}'.format)
df\['col3'\] = df\['col3'\].map('{:#010x}'.format)
df.to_csv('./data/34/to_csv_out_float_format_str.csv')
```
这将把DataFrame中的col1列保留3位小数,col2列使用科学计数法表示,col3列以十六进制格式保存。
请注意,保存后的列类型将变为object。你可以使用df.dtypes来检查列的数据类型。
\[1\] \[2\] \[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [34_Pandas对CSV文件内容的导出和添加(to_csv)](https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/113520345)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
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:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', float_format='%.0f')
```
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