pandas read_csv自动更改小数位

基础概念

pandas 是一个强大的数据处理和分析库，read_csv 是其用于读取 CSV 文件的函数。CSV（Comma-Separated Values）文件是一种常见的数据交换格式，其中数据以逗号分隔。

自动更改小数位的原因

pandas 在读取 CSV 文件时，会尝试根据数据自动推断列的数据类型。对于数值类型的列，pandas 可能会根据读取到的数据自动调整小数位数，这通常是为了节省内存或保持数据的一致性。

解决方法

如果你不希望 pandas 自动更改小数位，可以在读取 CSV 文件时指定列的数据类型。以下是一些解决方法：

方法一：指定数据类型

你可以使用 dtype 参数来指定列的数据类型。例如，如果你希望某列保持固定的小数位数，可以将其指定为 float 类型，并设置合适的小数位数。

import pandas as pd

# 假设你的 CSV 文件名为 data.csv，且你想保持 'column_name' 列的小数位数为 2
df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'column_name': 'float64'})

方法二：使用 converters 参数

如果你需要对某一列进行特殊处理，可以使用 converters 参数。例如，你可以定义一个函数来处理小数位数，并将其应用到指定的列上。

import pandas as pd

# 定义一个函数来处理小数位数
def fix_decimal(value):
    return round(float(value), 2)

# 假设你的 CSV 文件名为 data.csv，且你想保持 'column_name' 列的小数位数为 2
df = pd.read_csv('data.csv', converters={'column_name': fix_decimal})

方法三：读取后再处理

你也可以先读取 CSV 文件，然后再对数据进行手动处理，以确保小数位数不变。

import pandas as pd

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

# 对 'column_name' 列进行处理，保持小数位数为 2
df['column_name'] = df['column_name'].round(2)

应用场景

这种方法适用于需要精确控制数据小数位数的场景，例如金融数据处理、科学计算等。

参考链接

• pandas.read_csv
• pandas.DataFrame.round

通过以上方法，你可以有效地控制 pandas 在读取 CSV 文件时自动更改小数位的问题。