使用import csv读取csv后写出文件时, 数据产生超长小数位数的问题

这个问题可能是由于csv读取后数据类型被自动转换为了浮点数类型，而浮点数在计算机内部是以二进制表示的，因此存在精度限制。当一个浮点数被表示为一个长小数时，它可能会产生一些不精确的小数位数。

为了解决这个问题，你可以使用Python中的decimal模块，它提供了高精度的十进制计算功能。具体来说，你可以使用decimal.Decimal()函数将读取到的数据类型转换为Decimal类型，然后再写出文件。

以下是一个示例代码：

import csv
from decimal import Decimal

with open('input.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = [list(map(Decimal, row)) for row in reader]

with open('output.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data)

在这个示例中，我们使用了Decimal函数将每一行数据转换为Decimal类型，然后再写出文件。这样可以保证数据的精度不会丢失。

相关问题

将数值类型的数据存入csv中，数据转为科学计数法后变一样的数，如何修改

当你将数值类型的数据显示在CSV文件中，并且某些数字因为转换成了科学计数法而看起来不一样，这通常是由于CSV默认的精度限制或者小数表示方式所导致的。科学计数法通常用于表示非常大或非常小的数字，以便更紧凑地存储。

要解决这个问题，你可以按照以下步骤操作：

1. **设置精确度**：在将数据写入CSV时，可以指定`pandas`库的`to_csv()`函数的`decimal_places`参数来控制保留的小数位数，例如：

   import pandas as pd
   df.to_csv('output.csv', decimal=5)  # 保留5位小数

2. **避免自动科学计数**：如果想直接保存数值而不转换为科学计数法，可以使用`float_format`选项，比如：

   df.to_csv('output.csv', float_format='%.8f')  # 保留8位数字，包括小数点后的部分

3. **处理特别大的值**：对于超出了常规表示范围的大数，考虑使用`numpy`的` savetxt()` 或 `genfromtxt()` 函数，它提供更多的控制选项。

4. **导入后处理**：如果你是在读取CSV并发现这种变化，可以在读取后使用特定函数将科学计数法恢复为原数值，例如：

   data = pd.read_csv('input.csv')
   data['column_name'] = data['column_name'].astype(str).str.replace(r'^\d+\.\d*e[+-]\d+$', lambda x: float(x[:-1]))

记得检查每个数字的具体情况，确保它们在读写过程中的一致性。

python导出csv设置单元格格式为文本框

在Python中，当你使用pandas库来处理数据并将其导出为CSV文件时，如果你需要将某些特定列的数据格式设置为文本框（通常用于包含非数字值，如日期、电子邮件地址等），可以使用`to_csv`函数结合`float_format`或`decimal_places`参数来间接实现。

例如，如果你想让某列的所有数值以文本形式保存，你可以使用`float_format='None'`，这会告诉pandas不要尝试转换为数字格式：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，column_name是你想要设置为文本的列名
df.to_csv('output.csv', columns=['column_name'], float_format='None')

如果你只想保留一定位数的小数，而不是四舍五入，可以使用`decimal_places`，但这个选项不会明确地标记为文本：

df.to_csv('output.csv', columns=['column_name'], decimal_places=0)

然而，这些方法实际上并不直接创建一个文本框，而是在CSV文件中存储为字符串格式。CSV本身不支持像Excel那样的文本框格式，所以你需要根据实际需求在读取时进行相应的处理。