dataframe astype后变成科学计数法

当你在Pandas DataFrame中使用`astype()`函数将某个列转换数据类型时，如果转换后的数字太小或太大以至于不适合默认的字符串表示形式，Pandas可能会将其转换为科学计数法（也称为指数记数法）。例如，如果你有一个包含非常大或非常小数值的列，并尝试转换成整数或浮点数类型，那些超出范围的数值会被显示为科学计数法。

例如，假设你有这样一个列：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'numbers': [1e99, -1e-99, 123456789]})

# 如果你想将'numbers'列转换为整数（int）
df['numbers_int'] = df['numbers'].astype(int)

在这个例子中，`numbers_int`列的内容很可能会以科学计数法的形式呈现，因为它们超出了整数类型的正常范围。

如果你想避免这种情况并保持原样显示，可以指定转换类型时不压缩极端值，比如使用`float`而不是`int`：

df['numbers_float'] = df['numbers'].astype(float)

`numbers_float`列就会正常显示而不变为科学计数法，但对于超出常规显示范围的数值，仍然会保留为非常大的正数或负数。

相关问题

python DataFrame其中两列数据用科学计数法显示

你可以使用 Pandas 库中的 `to_csv` 函数来将 DataFrame 中的数据保存到文件中，并设置参数来指定数据显示的格式。具体来说，你可以使用以下代码将 DataFrame 中的两列数据以科学计数法的形式保存到 CSV 文件中：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [1e-6, 2e-6, 3e-6], 'C': ['a', 'b', 'c']})

# 将 A 和 B 列以科学计数法的形式保存到 CSV 文件中
df[['A', 'B']].to_csv('data.csv', index=False, float_format='%.2E')

在上面的代码中，`float_format='%.2E'` 参数指定了科学计数法的格式，其中 `%.2E` 中的 `2` 表示保留两位小数，`E` 表示以科学计数法的形式显示。你可以根据实际需求调整这些参数。

dataframe数字不用科学计数法

要在DataFrame中避免使用科学计数法来表示数字，可以采取以下方法之一：

1. 使用pandas的set_option函数来设置显示选项，将科学计数法关闭。例如，可以设置为显示小数点后的几位数字：

   pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.2f' % x)

2. 在导入数据时，可以使用dtype参数指定数据类型，将数字类型设置为字符串类型。这样导出时就不会将数字转换为科学计数法：

   dtype = {'column_name': str}
   df = pd.read_excel('file.xlsx', dtype=dtype)

3. 在导出数据时，可以使用to_csv或to_excel方法，并设置参数float_format为指定的格式，以确保导出的数字不使用科学计数法：

   df.to_csv('file.csv', float_format='%.0f')
   df.to_excel('file.xlsx', float_format='%.0f')

以上是几种常见的方法，可以根据具体的需求选择适合的方法来避免在DataFrame中使用科学计数法表示数字。