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pandas.read_csv将字符串转换为科学记数法中的“数字”(这是我不想要的)

pandas.read_csv函数是Python中pandas库提供的用于读取CSV文件的函数。当CSV文件中的数字被读取为科学记数法的字符串时,可以通过设置参数来避免这种情况。

在pandas.read_csv函数中,可以使用参数dtype来指定每一列的数据类型。对于需要避免科学记数法的列,可以将其数据类型设置为字符串(str)或者指定一个更精确的数据类型,如浮点型(float)或整型(int)。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 读取CSV文件,并将指定列的数据类型设置为字符串
df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'column_name': str})

# 或者将指定列的数据类型设置为浮点型
df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'column_name': float})

# 或者将指定列的数据类型设置为整型
df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'column_name': int})

在上述示例中,'data.csv'是要读取的CSV文件的路径,'column_name'是需要避免科学记数法的列的名称。

这样设置之后,pandas.read_csv函数将会将指定列的数据类型按照设置进行解析,避免将数字解析为科学记数法的字符串。

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