熊猫自动将我的字符串列转换为浮动
熊猫自动将我的字符串列转换为浮动
提问于 2017-03-01 22:14:19
我能做些什么来阻止熊猫把我的字符串值转换成浮动的。列Billing Doc.和Sales Order包含数字10-11数字，这些数字将存储在数据类型为CHAR(15)的列内的MySQL表中。当我执行以下脚本时，我会在每个数字的末尾看到.0。我想把它们当作我们数据库中的字符串/字符。Billing Doc.字段包含像3206790137, 3209056079, 3209763880, 3209763885, 3206790137这样的数字，后者存储在DB中作为3206790137.0, 3209056079.0, 3209763880.0, 3209763885.0, 3206790137.0。数据库中记帐文档的列数据类型是CHAR(15)。
def insert_billing(df):
df = df.where((pd.notnull(df)), None)
for row in df.to_dict(orient="records"):
bill_item = row['Bill.Item']
bill_qty = row['Billed Qty']
bill_doct_date = row['Billi.Doc.Date']
bill_doc = row['Billing Doc.']
bill_net_value = row['Billi.Net Value']
sales_order = row['Sales Order']
import_date = DT.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
query = "INSERT INTO sap_billing(" \
"bill_item, " \
"bill_qty, " \
"bill_doc_date, " \
"bill_doc, " \
"bill_net_value, " \
"sales_order, " \
"import_date" \
") VALUES (" \
"\"{}\", \"{}\", \"{}\", \"{}\"," \
"\"{}\", \"{}\", \"{}\"" \
") ON DUPLICATE KEY UPDATE " \
"bill_qty = VALUES(bill_qty), " \
"bill_doc_date = VALUES(bill_doc_date), " \
"bill_net_value = VALUES(bill_net_value), " \
"import_date = VALUES(import_date) " \
"".format(
bill_item,
bill_qty,
bill_doct_date,
bill_doc,
bill_net_value,
sales_order,
import_date
)
query = query.replace('\"None\"', 'NULL')
query = query.replace('(None', '(NULL')
query = query.replace('\"NaT\"', 'NULL')
query = query.replace('(NaT', '(NULL')
try:
q1 = gesdb_connection.execute(query)
except Exception as e:
print(bill_item, bill_doc, sales_order, e)
if __name__ == "__main__":
engine_str = 'mysql+mysqlconnector://root:abc123@localhost/mydb'
file_name = "tmp/dataload/so_tracking.XLSX"
df = pd.read_excel(file_name)
if df.shape[1] == 35 and compare_columns(list(df.columns.values)) == 1:
insert_billing(df)
else:
print("Incorrect column count, column order or column headers.\n")当我创建一个简单的df并打印它时，问题不会出现。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Sales Order': [1217252835, 1217988754, 1219068439],
'Billing Doc.': [3222102723, 3209781889, 3214305818]})
>>> df
Billing Doc. Sales Order
0 3222102723 1217252835
1 3209781889 1217988754
2 3214305818 1219068439但是，当我通过excel读取并打印它时，该列将被读取为float64。
file_name = "tmp/dataload/so_tracking.XLSX"
df = pd.read_excel(file_name)
print(df['Billing Doc.'])
680 3.252170e+09
681 3.252170e+09
682 3.252170e+09
683 3.252170e+09
684 3.252170e+09
685 3.252170e+09
686 3.252170e+09
687 3.252170e+09
688 3.252170e+09
689 3.252170e+09
690 3.252170e+09
.
.
.
694 3.251601e+09
695 3.251631e+09
696 3.252013e+09
697 NaN
698 3.252272e+09
699 3.252360e+09
700 3.252474e+09
.
.
Name: Billing Doc., dtype: float64回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-03-06 16:51:16
我自己找到了解决方案，我在这里发了个帖子来记录它。
df = pd.read_excel(file_name, converters={'Billing Doc.' : str})
print(df['Billing Doc.'])
695 3251631331
696 3252012614
697 NaN
698 3252272451
699 3252359504
700 3252473894
701 NaN
702 NaN
703 NaN
704 3252652940
705 NaN
706 NaN
707 NaN
708 NaN
Name: Billing Doc., dtype: objectStack Overflow用户
发布于 2020-09-17 08:40:05
类似的事情发生在我身上，因为新列的索引与原始数据的索引不匹配，这导致了was，这导致自动广播浮起。因此，请检查是否：
- 原始数据的索引和新列匹配
- 新列包含NaNs。
Stack Overflow用户
发布于 2017-03-01 22:22:22
试试这个：
df = df.astype(str)注意，这是非常无效的。
或在将每个值插入查询之前将其转换为int
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/42543131
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