Python pandas:将数据帧输出到带有整数的csv
Python pandas:将数据帧输出到带有整数的csv
提问于 2013-06-14 00:47:36
我有一个要导出为CSV文件的pandas.DataFrame。但是，pandas似乎将一些值写为float而不是int类型。我找不到改变这种行为的方法。
构建数据框：
df = pandas.DataFrame(columns=['a','b','c','d'], index=['x','y','z'], dtype=int)
x = pandas.Series([10,10,10], index=['a','b','d'], dtype=int)
y = pandas.Series([1,5,2,3], index=['a','b','c','d'], dtype=int)
z = pandas.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d'], dtype=int)
df.loc['x']=x; df.loc['y']=y; df.loc['z']=z查看它：
>>> df
a b c d
x 10 10 NaN 10
y 1 5 2 3
z 1 2 3 4导出它：
>>> df.to_csv('test.csv', sep='\t', na_rep='0', dtype=int)
>>> for l in open('test.csv'): print l.strip('\n')
a b c d
x 10.0 10.0 0 10.0
y 1 5 2 3
z 1 2 3 4为什么十个数字有一个点零？
当然，我可以将这个函数插入到我的管道中，以重新转换整个CSV文件，但这似乎没有必要：
def lines_as_integer(path):
handle = open(path)
yield handle.next()
for line in handle:
line = line.split()
label = line[0]
values = map(float, line[1:])
values = map(int, values)
yield label + '\t' + '\t'.join(map(str,values)) + '\n'
handle = open(path_table_int, 'w')
handle.writelines(lines_as_integer(path_table_float))
handle.close()回答 6
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2013-09-03 17:42:56
我正在寻找的答案是@Jeff在他的答案中提出的一个细微的变化。功劳归功于他。这就是我最终解决的问题，供参考：
import pandas
df = pandas.DataFrame(data, columns=['a','b','c','d'], index=['x','y','z'])
df = df.fillna(0)
df = df.astype(int)
df.to_csv('test.csv', sep='\t')Stack Overflow用户
发布于 2013-06-14 01:05:52
问题是，由于您是按行分配数据类型，而数据类型是按列分组的，所以数据类型被强制转换为object数据类型，这不是一件好事，您会失去所有效率。因此，一种方法是转换，根据需要强制转换为float/int dtype。
正如我们在另一个问题中回答的那样，如果您一次性构建所有框架(或逐列构建)，则不需要执行此步骤
In [23]: def convert(x):
....: try:
....: return x.astype(int)
....: except:
....: return x
....:
In [24]: df.apply(convert)
Out[24]:
a b c d
x 10 10 NaN 10
y 1 5 2 3
z 1 2 3 4
In [25]: df.apply(convert).dtypes
Out[25]:
a int64
b int64
c float64
d int64
dtype: object
In [26]: df.apply(convert).to_csv('test.csv')
In [27]: !cat test.csv
,a,b,c,d
x,10,10,,10
y,1,5,2.0,3
z,1,2,3.0,4Stack Overflow用户
发布于 2018-08-20 02:57:34
如果您想在已导出的csv中保留NaN信息，请执行以下操作。附注:在这种情况下，我集中在列'C‘上。
df[c] = df[c].fillna('') #filling Nan with empty string
df[c] = df[c].astype(str) #convert the column to string
>>> df
a b c d
x 10 10 10
y 1 5 2.0 3
z 1 2 3.0 4
df[c] = df[c].str.split('.') #split the float value into list based on '.'
>>> df
a b c d
x 10 10 [''] 10
y 1 5 ['2','0'] 3
z 1 2 ['3','0'] 4
df[c] = df[c].str[0] #select 1st element from the list
>>> df
a b c d
x 10 10 10
y 1 5 2 3
z 1 2 3 4现在，如果您将数据帧导出到csv，则列'c‘将不具有浮点值，并且NaN信息将被保留。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/17092671
复制相关文章
相似问题