csv数据防止变成科学计数法
时间: 2024-03-27 14:36:20 浏览: 32
在使用csv文件存储数据时,如果某些数值较大,可能会自动转换为科学计数法的形式。为了避免这种情况,可以在写入csv文件时指定数字格式为字符串格式。例如,在Python中使用csv库写入数据时,可以将数字转换为字符串,然后写入csv文件。示例代码如下:
```
import csv
# 定义数据列表
data = [
['Name', 'Age', 'Score'],
['Tom', '20', '98.5'],
['John', '24', '123456789']
]
# 写入csv文件
with open('data.csv', 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
for row in data:
# 将数字转换为字符串
row = [str(i) for i in row]
writer.writerow(row)
```
这样可以避免数据被自动转换为科学计数法的形式。
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。