如何用pandas把csv中科学计数法表示的数据转化为整数

可以使用 Pandas 的 `astype()` 函数将科学计数法表示的数据转换为整数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 将科学计数法表示的数据转换为整数
df['your_column'] = df['your_column'].astype(int)

# 保存到 CSV 文件
df.to_csv('new_file.csv', index=False)

在上述代码中，`your_file.csv` 是包含科学计数法表示的数据的 CSV 文件，`your_column` 是需要转换的列名。`astype()` 函数将该列转换为整数，然后使用 `to_csv()` 函数将转换后的数据保存到新的 CSV 文件 `new_file.csv` 中。

相关问题

pandas 对由科学计数法数据构成的csv的操作？

pandas 对由科学计数法数据构成的 csv 文件的操作与普通的 csv 文件基本相同。你可以使用 `pd.read_csv` 方法将 csv 文件读取为 DataFrame，然后对 DataFrame 进行各种操作。

当读取包含科学计数法数据的 csv 文件时，有几种方法可以处理这些数据：

1. 使用 `dtype` 参数指定数据类型。你可以在调用 `pd.read_csv` 方法时使用 `dtype` 参数指定每一列的数据类型。例如，你可以将包含科学计数法数据的列的数据类型指定为 `float`。

2. 使用 `converters` 参数转换数据。你可以在调用 `pd.read_csv` 方法时使用 `converters` 参数指定一个字典，将包含科学计数法数据的列转换为字符串类型。然后，你可以对这些字符串进行进一步的处理。

例如，假设你有一个包含科学计数法数据的 csv 文件 `data.csv`，其中包含两列数据 `x` 和 `y`。你可以使用以下代码读取这个文件，并将包含科学计数法数据的列的数据类型指定为 `float`：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'x': float, 'y': float})

或者，你可以将包含科学计数法数据的列转换为字符串类型，并使用 `apply` 方法进一步处理这些字符串：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', converters={'x': str, 'y': str})
df['x'] = df['x'].apply(lambda x: float(x))
df['y'] = df['y'].apply(lambda x: float(x))

这将会将 `x` 和 `y` 列的数据类型转换为 `float`。

pandas写入csv不用科学计数

你可以在写入csv文件时使用参数`float_format='%.0f'`来确保不使用科学计数法。代码示例如下：

df.to_csv('df.csv', float_format='%.0f', encoding='utf-8')

这样，所有的数值将会以普通数字形式保存在csv文件中，而不是科学计数法。这样可以确保所有的元素都以字符串形式保存在csv文件中，而不会被错误地转换为科学计数法的数字。