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)

相关问题

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')

将数值类型的数据存入csv中，数据转为科学计数法后变一样的数，如何修改

当你将数值类型的数据显示在CSV文件中，并且某些数字因为转换成了科学计数法而看起来不一样，这通常是由于CSV默认的精度限制或者小数表示方式所导致的。科学计数法通常用于表示非常大或非常小的数字，以便更紧凑地存储。

要解决这个问题，你可以按照以下步骤操作：

1. **设置精确度**：在将数据写入CSV时，可以指定`pandas`库的`to_csv()`函数的`decimal_places`参数来控制保留的小数位数，例如：

   import pandas as pd
   df.to_csv('output.csv', decimal=5)  # 保留5位小数

2. **避免自动科学计数**：如果想直接保存数值而不转换为科学计数法，可以使用`float_format`选项，比如：

   df.to_csv('output.csv', float_format='%.8f')  # 保留8位数字，包括小数点后的部分

3. **处理特别大的值**：对于超出了常规表示范围的大数，考虑使用`numpy`的` savetxt()` 或 `genfromtxt()` 函数，它提供更多的控制选项。

4. **导入后处理**：如果你是在读取CSV并发现这种变化，可以在读取后使用特定函数将科学计数法恢复为原数值，例如：

   data = pd.read_csv('input.csv')
   data['column_name'] = data['column_name'].astype(str).str.replace(r'^\d+\.\d*e[+-]\d+$', lambda x: float(x[:-1]))

记得检查每个数字的具体情况，确保它们在读写过程中的一致性。