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。

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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)