jupyter为啥读取的csv文件变成小数

Jupyter 并不会主动将读取的 csv 文件转成小数，可能是因为你的 csv 文件中包含了小数。当你使用 Pandas 库读取 csv 文件时，Pandas 会尝试自动识别每一列的数据类型，如果某一列包含了小数，那么 Pandas 就会将该列数据的数据类型识别为浮点数类型（float），而不是整数类型（int）或者字符串类型（object）。

如果你想保留 csv 文件中的数字格式，可以在读取 csv 文件时指定相应的数据类型，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', dtype={'column1': str, 'column2': int, 'column3': float})

在上面的代码中，我们通过 `dtype` 参数指定了每一列数据的数据类型，其中 `column1` 的数据类型为字符串类型，`column2` 的数据类型为整数类型，`column3` 的数据类型为浮点数类型。你可以根据自己的需要修改相应的数据类型。

相关问题

Jupyter Notebook中读取csv文件

在 Jupyter Notebook 中，可以使用 pandas 库来读取 csv 文件。使用 pandas 读取 csv 文件的步骤如下：

1. 导入 pandas 库：在代码单元格中输入 `import pandas as pd`。
2. 使用 pandas 的 `read_csv()` 函数来读取 csv 文件，如：`df = pd.read_csv('filename.csv')`。其中，`filename.csv` 是你要读取的 csv 文件的文件名（包括路径）。
3. 如果 csv 文件中包含标题行，则 `read_csv()` 函数默认会将第一行作为标题行。如果没有标题行，则需要在读取时指定参数 `header=None`。

以下是一个读取 csv 文件的示例代码：

import pandas as pd

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

# 打印前 5 行数据
print(df.head())

其中，`data.csv` 是要读取的 csv 文件的文件名。

jupyter notebook怎么读取csv文件

### 回答1：
Jupyter Notebook可以使用pandas库中的read_csv函数来读取CSV文件。具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 使用read_csv函数读取CSV文件

df = pd.read_csv('文件路径/文件名.csv')

其中，'文件路径/文件名.csv'需要替换成实际的文件路径和文件名。

3. 查看读取的数据

df.head()  # 查看前几行数据
df.tail()  # 查看后几行数据
df.info()  # 查看数据的基本信息

以上是读取CSV文件的基本步骤，根据实际情况可以进行进一步的数据处理和分析。

### 回答2：
在jupyter notebook中使用pandas库可以方便地读取CSV文件。Pandas库是基于NumPy的数据分析库，提供了众多操作和数据处理工具。

首先，需要在Jupyter Notebook中通过以下代码导入pandas库：

import pandas as pd

然后，使用pandas的read_csv()函数读取CSV文件。read_csv()函数默认使用逗号分隔符，但也支持其他分隔符，可以设置sep参数。使用以下代码读取CSV文件：

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

其中，'file.csv'是CSV文件的路径和文件名。如果CSV文件与Jupyter Notebook文件在同一个文件夹中，则只需要文件名。

读取CSV文件后，可以将数据存储在一个pandas的DataFrame（数据框）中。DataFrame是二维的表格数据结构，它由行和列组成。数据框提供了很多函数可以操作数据，比如列选择、过滤、汇总等。

接下来，可以使用head()函数预览前几行数据。默认情况下，head()函数显示前5行。使用以下代码显示前5行数据：

df.head()

此外，如果文件中包含非ASCII字符集，则需要设置encoding参数。常见的编码格式有UTF-8和GBK等。例如：

df = pd.read_csv('file.csv', encoding='UTF-8')

通过以上步骤，就可以在Jupyter Notebook中方便地读取CSV文件，并进行数据分析和处理。

### 回答3：
Jupyter Notebook是一款非常流行的交互式笔记本编辑器，它支持多种编程语言，比如Python，R，Julia等。在Python中，常见的数据文件格式之一是CSV文件，它采用逗号分隔符来分隔不同的字段。在Jupyter Notebook中，读取CSV文件非常简单，可以使用Pandas库中的read_csv()函数。

具体步骤如下：

1.首先要安装Pandas库，可以使用pip命令或conda命令进行安装。在Anaconda环境中，Pandas库通常会自动安装。

2.在Jupyter Notebook中导入Pandas库。可以使用import pandas as pd命令，将Pandas库命名为pd，方便后续操作。

3.使用read_csv()函数读取CSV文件。read_csv()函数的语法如下：

pd.read_csv(filepath, sep=’,’, header=’infer’, names=None)

其中，filepath表示CSV文件的路径，sep表示CSV文件中的分隔符，默认为逗号，header表示是否将第一行作为表头，默认为infer，即自动判断。如果不需要表头，可以将header设置为None。names表示自定义表头的名称，如果header=None，则使用names。

示例代码如下：

import pandas as pd

data=pd.read_csv('demo.csv',header=0)

print(data)

其中，demo.csv是CSV文件的文件名，header=0表示将第一行作为表头。最后使用print()函数输出读取到的数据。

总之，Jupyter Notebook读取CSV文件的操作非常简单，只需要导入Pandas库并使用read_csv()函数即可。详细的使用方法可以参考Pandas库的官方文档。