csv文件科学计数法

当导出的csv文件中存在比较长的数字字段时，在使用Excel软件查看时会将其以科学计数法的形式显示。这是Excel的默认设置，当数字大于12位时会自动转换为科学计数法。当数字大于15位时，Excel不仅会使用科学计数法表示，还会将低位数变为0。

如果你希望在导入csv文件时避免科学计数法的显示，可以按照以下步骤进行操作：
1. 在Excel中新建一个表格。
2. 全选表格后右键，选择"设置单元格格式"，将表格格式全部设置为文本。
3. 点击"数据"选项卡，选择"导入数据"，直接打开你的csv文件。
4. 在导入数据的过程中，选择你的数据源，并点击"下一步"。
5. 选择合适的分隔符号，然后点击"下一步"。
6. 在下一步中，取消勾选"Tab键为分隔符"，并在其他位置输入一个英文逗号","，然后点击"下一步"。
7. 最后，点击"完成"即可导入csv文件，并避免科学计数法的显示。

相关问题

excel转成CSV 变成科学计数法

当将Excel文件转换为CSV格式时，如果其中的数字过长（超过16位），它们很可能会被自动转换为科学计数法的形式。这是因为CSV文件是一个纯文本文件，不像Excel可以保留数字的格式。当使用pd.read_csv函数读取CSV文件时，默认情况下，Pandas会尝试根据数据的类型来确定最佳的显示方式，而对于较长的数字，它会选择科学计数法来显示。这并不是Excel的问题，而是Pandas的默认行为。

如果你希望在读取CSV文件时保留数字的原始格式，可以使用pd.read_csv函数的参数dtype来指定每一列的数据类型。例如，你可以将希望保留原始格式的列指定为字符串类型，而不是数值类型。

另外，你也可以在读取CSV文件后使用Pandas的方法进行格式转换，例如使用astype方法将特定列的数据类型转换为字符串类型，这样可以避免科学计数法的显示。

总结起来，当将Excel文件转换为CSV格式时，较长的数字很可能会被自动转换为科学计数法。你可以通过在读取CSV文件时指定数据类型或在读取后使用Pandas方法进行格式转换来避免这个问题。

python如何处理csv文件里的科学计数法数据

Python中可以使用pandas库来处理csv文件中的科学计数法数据。在读取csv文件时，可以使用read_csv函数的参数dtype来指定列的数据类型。如果列中包含科学计数法数据，可以将数据类型设置为float或object类型来避免转换错误。当处理完数据后，可以使用to_csv函数将数据保存到csv文件，此时可以通过参数float_format来设置科学计数法数据的输出格式。例如，可以使用以下代码处理csv文件中的科学计数法数据：

import pandas as pd

# 读取csv文件，设置数据类型
df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'col1': object, 'col2': float})

# 处理数据

# 保存数据到csv文件，设置科学计数法数据的输出格式
df.to_csv('output.csv', index=False, float_format='%.6f')

在上述代码中，'col1'列的数据类型为object，'col2'列的数据类型为float。to_csv函数中的'%.6f'表示科学计数法数据输出为小数点后6位的浮点数形式。