Python读取csv把以万为单位的数变成数字

可以使用Python中的pandas库来读取csv文件，并将以万为单位的数转换为数字。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

2. 使用pandas的read_csv函数读取csv文件：

data = pd.read_csv('file.csv')

3. 将以万为单位的数转换为数字，可以使用apply函数和lambda表达式：

data['column_name'] = data['column_name'].apply(lambda x: float(x[:-1])*10000 if x[-1]=='万' else float(x))

其中，'column_name'是需要转换的列名，x[:-1]表示去掉字符串最后一个字符（即'万'），然后将结果乘以10000，最后转换为浮点型数字。

4. 如果需要将转换后的数据保存到csv文件中，可以使用pandas的to_csv函数：

data.to_csv('new_file.csv', index=False)

其中，index=False表示不保存行索引。

相关问题

python读取csv文件将万转换成纯数字

可以使用 Python 自带的 csv 模块和 re 模块来读取 csv 文件并将万转换为纯数字。以下是一个示例代码：

import csv
import re

with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        # 将万转换为纯数字
        pattern = re.compile(r'\d+\.?\d*万')
        for i in range(len(row)):
            if pattern.search(row[i]):
                res = round(float(pattern.search(row[i]).group(0)[:-1]) * 10000)
                row[i] = str(res)
        print(row)

其中，`data.csv` 是你要读取的 csv 文件名，可以根据需要修改。这段代码会将 csv 文件中的每一行都转换一遍，将其中的所有万转换为对应的纯数字，并输出转换后的结果。

python读取csv文件时数字变成科学计数法(含有e

在Python中读取CSV文件时，如果文件中包含较大或较小的数字，可能会导致数字以科学计数法的形式显示，也就是包含e的形式。这是因为Python默认情况下会对较大或较小的数字使用科学计数法来表示，以便节省空间并提高计算效率。

要解决这个问题，我们可以使用Python的csv模块或pandas库来读取CSV文件，并指定数字字段的数据类型为字符串或浮点数。

如果使用csv模块，可以通过设置csv.reader的quoting参数为csv.QUOTE_NONNUMERIC，将数字字段的数据类型设置为浮点数。示例如下：

import csv

with open('file.csv', 'r') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)
    for row in reader:
        print(row)

如果使用pandas库，可以使用read_csv函数来读取CSV文件，并使用dtype参数将数字字段的数据类型设置为字符串或浮点数。示例如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', dtype={'numeric_column': float})
print(df)

通过这样的设置，Python在读取CSV文件时就会将数字字段显示为正常的浮点数形式，而不是科学计数法。

另外，如果只是希望在输出结果中将科学计数法形式的数字转换为常规形式，可以使用字符串格式化方法或pandas的options来设置显示格式，例如：

num = 1.23456789e+10

# 字符串格式化方法
formatted_num = '{:.0f}'.format(num)
print(formatted_num)  # 输出: 12345678900

# pandas设置显示格式
pd.set_option('display.float_format', '{:.0f}'.format)
print(num)  # 输出: 12345678900

通过以上方法，可以解决Python读取CSV文件时数字变成科学计数法的问题。