python读取csv文本不出现科学计数法

可以使用 pandas 库中的 read_csv() 方法来读取 csv 文件，并使用 set_option() 方法设置 float_format 参数来避免科学计数法的出现。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('file.csv')

# 设置 float_format 参数
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)

# 输出数据
print(df)

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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：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', float_format='%.0f')

python在读取csv文件时将科学计数法转变成精确小数

在Python中，可以使用pandas库来读取csv文件并将科学计数法转换为精确小数。具体方法如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 使用pandas的read_csv函数读取csv文件

df = pd.read_csv('filename.csv')

3. 使用pandas的set_option函数设置浮点数显示格式

pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.4f' % x)

4. 输出DataFrame对象df

print(df)

其中，第3步中的lambda表达式将浮点数格式化为4位小数的字符串。整个代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('filename.csv')

# 设置浮点数显示格式
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.4f' % x)

# 输出DataFrame对象
print(df)