Pandas将int值转换为dataframe中的浮点数
Pandas将int值转换为dataframe中的浮点数
提问于 2017-02-20 20:30:25
我编写了一个脚本，该脚本接受csv文件作为输入，使用pandas操作数据，并创建另一个csv文件。
一切正常，但是pandas默认情况下会将整数值转换为double。例如：
在csv之前：
5f684ee8-7398-914d-9d87-7b44c37ef081,France,44,72000,No,isBool("true")在csv中执行以下操作后：
E84E685F-9873-4D91-9D87-7B44C37EF081,France,44.0,72000.0,No,True这里44和72000更改为44.0和72000.0
我知道如何在dataframe中使用apply()将它们转换为int，但是这个脚本将是通用的，我希望首先配置pandas。
基本上，如果.0不是浮点数，我希望熊猫不会放入它。
谢谢。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2017-02-20 21:37:49
正如评论中所说，pandas中的一些操作可以更改dtype。有关示例this page，请参见。
解决方案可以是：
df.to_csv(float_format="%.0f")将每个(false)浮点数舍入为整数格式。
举个例子：
In [355]: pd.DataFrame(columns=list(range(6)),
data=[['E84E685F-9873-4D91-9D87-7B44C37EF081', 'France', 44.0, 72000, 'No', True]]
).to_csv(float_format='%.f')
Out[355]: ',0,1,2,3,4,5\n0,E84E685F-9873-4D91-9D87-7B44C37EF081,France,44,72000,No,True\n'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/42344679
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