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：
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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请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方案可能因实际情况而异。
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提前感谢您的宝贵时间。
代码示例
>>>df=pd.read_csv('test.csv')
>>>df
Id
0 12E34
1 120PF
2 1875F
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import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
import cx_Oracle as cx
pwd=input('Enter Password for server:')
engine = create_engin
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Pandas pd.read_csv不适用于简单的sep='，‘
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大家下午好。
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id,"feature_1","feature_2","feature_3"
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id,adset_id,source
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3,,google
4,23843814088700279,facebook
5,23843704830370464,facebook
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所以如果我写这个
import pandas as pd
df = pd.read_csv('/Users/test/Desktop/float.csv')
print(df)
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{"
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df.l
浏览 0提问于2018-08-06得票数 3
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熊猫( read_csv )接受不存在的列名
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import pandas as pd
# Write dummy-data
csv = r"""col1,col2,col3
one,two,three"""
with open("data.csv", "w") as out:
out.write(csv)
# Read dummy-data to DF
df =
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df.to_csv('dataset.csv', index = False) 我的问题是，当我像这样保存并打开保存的数据集时。更改了类型的列返回到int。 saved_df = pd.read_csv('dataset.csv')
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