csv 保存数据丢失左边的0

这通常是由于 Excel 在打开 CSV 文件时自动将左侧的零剪切掉导致的。这可以通过在 CSV 文件中将该列格式化为文本来解决。

在 Excel 中打开 CSV 文件后，可以右键单击列标题并选择“格式化单元格”，然后选择“文本”格式。这将确保 Excel 不会自动剪切左侧的零。另外，也可以在保存 CSV 文件之前将该列格式化为文本，以确保保存后左侧的零不会丢失。

相关问题

dataframe的时间数据保存为CSV小时前面的0会丢失

是的，这是因为CSV文件默认不会保存数字前面的0。如果您希望在CSV文件中保留数字前面的0，可以尝试以下方法：

1. 将时间数据转换为字符串，并在数字前面添加0。

例如，假设您的时间数据是一个pandas DataFrame中的列“time”，您可以使用以下代码将其转换为字符串并添加前导0：

df['time'] = df['time'].apply(lambda x: '{:02d}'.format(x.hour))

2. 在保存CSV文件时，使用参数“quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC”。

例如，使用pandas将DataFrame保存为CSV文件时，您可以使用以下代码：

import csv
df.to_csv('data.csv', quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)

这将强制保存数字前面的0，并将其包装在引号中以避免被解释为数字。

数据清洗怎么保存为csv格式

数据清洗通常是指处理原始数据集中的缺失值、异常值、重复值和格式错误等问题，使其满足分析或建模的要求。当你完成数据清洗工作后，将其保存为CSV（Comma Separated Values，逗号分隔值）格式是一个常见的操作，因为CSV是一种通用的文本文件格式，适合于大多数数据分析工具。

以下是将清洗好的数据保存为CSV格式的一般步骤：

1. **选择合适的软件或库**：你可以使用Excel、Google Sheets等电子表格程序，或者使用编程语言如Python（pandas库）、R（readr库）进行操作。

2. **数据整理**：如果你的数据是在Python pandas DataFrame或其他类似结构中，可以先确保数据已经按照预期格式进行了清理和预处理。

3. **导出CSV**：
- Python示例（Pandas库）：

     df_cleaned.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

- Excel示例：
- 打开Excel，选择“数据”->“保存为其他”，然后选择CSV格式。

4. **指定文件名和路径**：确保你在保存时指定了正确的文件名和保存位置，比如在当前目录下。

5. **验证**：保存后，检查新创建的CSV文件确认数据是否正确无误，比如打开查看前几行看字段是否一致，以及数值是否有丢失或格式转换的问题。