Pandas dataframe to_csv()默认将字符串"1“转换为"1.0”

Pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了许多用于处理和分析数据的功能。其中一个常用的功能是将DataFrame对象保存为CSV文件，可以使用to_csv()方法来实现。

默认情况下，to_csv()方法将字符串"1"转换为"1.0"的原因是，Pandas在保存数据时会尽量保持数据的一致性和准确性。在CSV文件中，数据通常是以文本形式保存的，而不是数值形式。因此，当DataFrame中的数据类型为字符串时，to_csv()方法会将其保存为文本形式，以保持数据的完整性。

虽然to_csv()方法默认将字符串"1"转换为"1.0"，但我们可以通过设置参数来改变这个行为。例如，可以使用参数float_format来指定保存浮点数的格式，从而避免将字符串转换为浮点数。具体的用法如下：

df.to_csv('data.csv', float_format='%.0f')

在上述代码中，我们将浮点数的格式设置为"%.0f"，这意味着将浮点数保存为没有小数部分的整数形式。这样就可以避免将字符串"1"转换为"1.0"。

Pandas提供了丰富的功能和方法，可以帮助我们高效地处理和分析数据。如果你想了解更多关于Pandas的信息，可以参考腾讯云的文档和相关产品：

相关·内容

pandas.DataFrame.to_csv函数入门

其中，to_csv函数是pandas库中非常常用的一个函数，用于将DataFrame对象中的数据保存为CSV（逗号分隔值）文件。...如果不指定，数据将被返回作为字符串。sep：指定保存的CSV文件中的字段分隔符，默认为逗号（,）。na_rep：指定表示缺失值的字符串，默认为空字符串。columns：选择要被保存的列。...默认为'infer'，根据文件名自动判断。quoting：指定引用字符的规则。可以是整数、字符串或csv.QUOTE_*常量。quotechar：指定引用字符的字符，默认为双引号（"）。...下面我将详细介绍一下to_csv函数的缺点，并且列举出一些类似的函数。缺点：内存消耗：当DataFrame中的数据量非常大时，使用to_csv函数保存数据可能会占用大量的内存。...类似的函数：pandas.DataFrame.to_excel：与to_csv函数功能类似，但是将数据保存为Excel文件格式（.xlsx）。

8873 0

Python数据分析的数据导入和导出

errors：可选，一个字符串，表示遇到解码错误时的处理方式。默认为'strict'。 object_hook：可选，一个函数，用于将解析的JSON对象转换为自定义的Python对象。...read_html()函数是pandas库中的一个功能，它可以用于从HTML文件或URL中读取表格数据并将其转换为DataFrame对象。...函数是pandas库中的一个方法，用于将DataFrame对象保存为CSV文件。...关键技术: pandas库的to_csv方法。...在该例中,首先通过pandas库的read_csv方法导入sales.csv文件的前10行数据,然后使用pandas库的to_csv方法将导入的数据输出为sales_new.csv文件。

2401 0

读完本文，轻松玩转数据处理利器Pandas 1.0

作者：Tom Waterman 编译：李诗萌、魔王本文转自：机器之心 2020 年 1 月 9 日 Pandas 1.0.0rc 版本面世，Facebook 数据科学家 Tom Waterman 撰文概述了其新功能...新数据类型：布尔值和字符串 Pandas 1.0 还实验性地引入了新的数据类型：布尔值和字符串。由于这些改变是实验性的，因此数据类型的 API 可能会有轻微的变动，所以用户在使用时务必谨慎操作。...默认情况下，Pandas 不会自动将你的数据强制转换为这些类型。但你可以修改参数来使用新的数据类型。...另一个最常用的变动出现在 DataFrame.hist() 和 Series.his() 中。现在 figsize 没有默认值，要想指定绘图的大小，需要输入元组。...另外，在将分类数据转换为整数时，也会产生错误的输出。特别是对于 NaN 值，其输出往往是错误的。因此，新版 Pandas 修复了这个 bug。

3.5K1 0

pandas 变量类型转换的 6 种方法

, 其他类型一律忽视不转换, 包含时间类型 pd.to_numeric(s, errors='ignore') # 将时间字符串和bool类型强制转换为数字, 其他均转换为NaN pd.to_numeric..., downcast='signed') # 转换为整型 4、转换字符类型数字转字符类型非常简单，可以简单的使用str直接转换。...a = '[1,2,3]' type(a) >> str eval(a) >> [1, 2, 3] 5、转换时间类型使用to_datetime函数将数据转换为日期类型，用法如下: pandas.to_datetime...默认情况下，convert_dtypes将尝试将Series或DataFrame中的每个Series转换为支持的dtypes，它可以对Series和DataFrame都直接使用。...如果convert_integer也为True，则如果可以将浮点数忠实地转换为整数，则将优先考虑整数dtype 下面看一组示例。通过结果可以看到，变量都是是创建时默认的类型。

4.7K2 0

在Pandas中更改列的数据类型【方法总结】

例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...>>> s = pd.Series(['1', '2', '4.7', 'pandas', '10']) >>> s 0 1 1 2 2 4.7 3 pandas...默认情况下，它不能处理字母型的字符串’pandas’： >>> pd.to_numeric(s) # or pd.to_numeric(s, errors='raise') ValueError: Unable...软转换——类型自动推断版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。...例如，用两列对象类型创建一个DataFrame，其中一个保存整数，另一个保存整数的字符串： >>> df = pd.DataFrame({'a': [7, 1, 5], 'b': ['3','2','1

20.3K3 0

Python之pandas数据加载、存储

Python之pandas数据加载、存储 0. 输入与输出大致可分为三类: 0.1 读取文本文件和其他更好效的磁盘存储格式 2.2 使用数据库中的数据 0.3 利用Web API操作网络资源 1....读取文本文件和其他更好效的磁盘存储格式 pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。...在将网页转换为表格时很有用其中，read_csv、read_table使用较多。...1.2 逐块读取文本文件读取几行nrows 逐块读取chunksize(行数) 1.3 将数据写到文本格式利用DataFrame的to_csv 2....，将数据转换为一个DataFrame 3.2 应用lxml.objectify处理XML 1）使用lxml.objetify解析文件 2）通过getroot得到XML文件的根节点 3.3

1.8K7 0

Pandas库常用方法、函数集合

str.lower和 str.upper: 将字符串转换为小写或大写 str.replace: 替换字符串中的特定字符 astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序...pandas.DataFrame.plot.barh：绘制水平条形图 pandas.DataFrame.plot.box：绘制箱线图 pandas.DataFrame.plot.density：绘制核密度估计图...pandas.DataFrame.plot.hexbin：绘制六边形分箱图 pandas.DataFrame.plot.hist：绘制直方图 pandas.DataFrame.plot.line：绘制线型图...日期时间 to_datetime: 将输入转换为Datetime类型 date_range: 生成日期范围 to_timedelta: 将输入转换为Timedelta类型 timedelta_range...: 生成时间间隔范围 shift: 沿着时间轴将数据移动 resample: 对时间序列进行重新采样 asfreq: 将时间序列转换为指定的频率 cut: 将连续数据划分为离散的箱 period_range

2861 0

python读取hdfs并返回dataframe教程

hdfs数据 ''' client = Client(HDFSHOST) # 目前读取hdfs文件采用方式： # 1....将二进制文件另存为.csv # 3....转换文本文件到CSV 1....res=client.open('/sy.txt')#hdfs文件路径,根目录/ for r in res: line=str(r,encoding='utf8')#open后是二进制,str()转换为字符串并转码...import pandas as pd df=pd.read_table(inputfile,encoding='gbk',sep=',')#参数为源文件,编码,分隔符 # 数据集to_csv方法转换为

3.8K1 0

python数据分析——数据分析的数据的导入和导出

关键技术: pandas库的to_csv方法。...在该例中,首先通过pandas库的read_csv方法导入sales.csv文件的前10行数据,然后使用pandas库的to_csv方法将导入的数据输出为sales_new.csv文件。...对于pandas库的to_csv方法,有下列参数说明: path_or_buf:要保存的路径及文件名。 sep:分割符，默认为","。...对于Pandas库中的to_excel()方法，有下列参数说明: sheet_name：字符串，默认值为"Sheet1"，指包含DataFrame数据的表的名称。...2.3导入到多个sheet页中【例】将sales.xlsx文件中的前十行数据,导出到sales_new.xlsx文件中名为df1的sheet页中,将sales.xlsx文件中的后五行数据导出到sales_new.xlsx

1621 0

Python新工具：用三行代码提取PDF表格数据

项目作者：vinayak mehta 参与：一鸣本文转自：机器之心从 PDF 表格中获取数据是一项痛苦的工作。...不久前，有一位开发者提供了一个可从文字 PDF 中提取表格信息的工具——Camelot，能够直接将大部分表格转换为 Pandas 的 Dataframe。...代码示例项目提供的 PDF 文件如图所示，假设用户需要提取这些文字之间的表格 2-1 中的信息。 ? PDF 文件。我们需要提取表格 2-1。...>>> tables[0].df # get a pandas DataFrame!...tables.export('foo.csv', f='csv', compress=True) # json, excel, html, sqlite，可指定输出格式 >>> tables[0].to_csv

1.2K3 1

Python可视化数据分析07、Pandas_CSV文件读写

CSV文件操作在Pandas模块中，使用to_csv()函数将DataFrame对象写入到CSV文件。...to_csv()函数的参数说明如下： path_or_buf：字符串或文件句柄，默认无文件路径或对象，如果没有提供，结果将返回为字符串。...CSV写入 import pandas as pd df = pd.DataFrame({"id": [1, 2, 3], "name": ["雷静", "小凤", "春梦"], "age": ["21...as pd df = pd.DataFrame({"id": [1, 2, 3], "name": ["雷静", "小凤", "春梦"], "age": ["21", "22", "20"]}) print...sex", "name", "age", "introduce"]) df.loc[3] = value print(df) # 条数 print(len(df)) <bound method DataFrame.info

1.1K2 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十·一）

date_parser 函数，默认为None 用于将一系列字符串列转换为日期时间实例数组的函数。默认使用dateutil.parser.parser进行转换。...## JSON 读取和写入 JSON 格式文件和字符串。写入 JSON 可以将 Series 或 DataFrame 转��为有效的 JSON 字符串。...+ `convert_axes`：布尔值，尝试将轴转换为正确的数据类型，默认为`True`。...默认情况下，数值列会转换为数值类型，前导零会丢失。为了避免这种情况，我们可以将这些列转换为字符串。...对于字符串列，将 `nan_rep = 'nan'` 传递给 append 将更改磁盘上的默认 nan 表示（将转换为/从 `np.nan`），默认为 `nan`。

3250 0

【python数据分析】Pandas数据载入

Pandas库将外部数据转换为DataFrame数据格式，处理完成后再存储到相应的外部文件中。...read_csv默认为“,”，read_table默认为制表符“\t”，如果分隔符指定错误，在读取数据的时候，每一行数据将连成一片 header 接收int或sequence，表示将某行数据作为列名，默认为...name:表示数据读进来之后的数据列的列名 4.文本文件的存储文本文件的存储和读取类似，结构化数据可以通过pandas中的to_csv函数实现以CSV文件格式存储文件。...1.merge数据合并 · merge·函数是通过一个或多个键将两个DataFrame按行合并起来，Pandas中的数据合并merge( )函数格式如下： merge(left, right, how=...pandas中的concat方法可以实现，默认情况下会按行的方向堆叠数据。如果在列向上连接设置axies = 1即可。

3352 0

『爬虫四步走』手把手教你使用Python抓取并存储网页数据！

可以看到返回一个字符串，里面有我们需要的热榜视频数据，但是直接从字符串中提取内容是比较复杂且低效的，因此我们需要对其进行解析，将字符串转换为网页结构化数据，这样可以很方便地查找HTML标签以及其中的属性和内容...soup.title.text print(title) # 热门视频排行榜 - 哔哩哔哩 (゜-゜)つロ干杯~-bilibili 在上面的代码中，我们通过bs4中的BeautifulSoup类将上一步得到的html格式字符串转换为一个...的话，更是可以轻松将字典转换为DataFrame，一行代码即可完成 import pandas as pd keys = all_products[0].keys() pd.DataFrame(all_products...,columns=keys).to_csv('B站视频热榜TOP100.csv', encoding='utf-8-sig') ?...写入数据 pd.DataFrame(all_products,columns=keys).to_csv('B站视频热榜TOP100.csv', encoding='utf-8-sig') -END-

5.4K4 1

10个高效的pandas技巧

，使用这个参数的另一个好处是对于包含不同类型的列，比如同时包含字符串和整型的列，这个参数可以指定该列就是字符串或者整型的类型，避免在采用该列作为键进行融合不同表的时候出现错误。...['float64', 'int64']) copy 这个方法很重要，首先先看看下面这个例子： import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({ 'a':[0,0,0],...这可以通过采用.isnull() 和 .sum() 来计算特定列的缺失值数量： import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ 'id...to_csv 最后是一个非常常用的方法，保存为 csv 文件。这里也有两个小技巧：第一个就是print(df[:5].to_csv())，这段代码可以打印前5行，并且也是会保存到文件的数据。...所以在导出该表的时候，可以添加参数float_format='%.of' 来将 float 类型转换为整数。如果只是想得到整数，那么可以去掉这段代码中的 .o

9841 1

Python小技巧：保存 Pandas 的 datetime 格式

数据库不在此次讨论范围内保存 Pandas 的 datetime 格式Pandas 中的 datetime 格式保存并保留格式，主要取决于你使用的文件格式和读取方式。以下是一些常见方法：1....使用合适的存储格式CSV 格式：默认情况下，CSV 格式会将 datetime 对象转换为字符串。...为了保留格式，可以使用 to_csv 方法的 date_format 参数指定日期时间格式：df.to_csv('data.csv', date_format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')Parquet...使用 to_datetime 函数如果你读取的数据中的日期时间列是字符串格式，可以使用 to_datetime 函数将其转换为 datetime 格式：df['datetime_column'] = pd.to_datetime...Pickle:优点:可以保存整个 Pandas DataFrame 对象，包括数据类型和索引。易于使用。缺点:文件大小较大。

1920 0

数据分析从零开始实战（一）

一、写在前面爬虫实战暂告一段落，将准备一波数据分析的实战，欢迎围观！...常见参数解析： 1. filepath_or_buffer:字符串，表示文件路径； 2. sep: 字符串，指定分割符，默认是’,’; 3. header:数值，指定第几行作为列名(忽略注解行)，如果没有指定列名...6. na_values：列表，设置需要将值替换成NAN的值，pandas默认NAN为缺省，可以用来处理一些缺省、错误的数值。 7. encoding：字符串，用于unicode的文本编码格式。...对象 df = pd.DataFrame(data) # 数据写入 df.to_csv(path_csv) 运行结果：函数解析： to_csv(path_or_buf,sep,na_rep,columns...,header,index) 1. path_or_buf：字符串，文件名、文件具体、相对路径、文件流等； 2. sep：字符串，文件分割符号； 3. na_rep：字符串，将NaN转换为特定值； 4.

1K2 0

利用pandas向一个csv文件追加写入数据的实现示例

我们越来越多的使用pandas进行数据处理，有时需要向一个已经存在的csv文件写入数据，传统的方法之前我也有些过，向txt，excel文件写入数据，传送门：Python将二维列表（list）的数据输出（...TXT，Excel） pandas to_csv()只能在新文件写数据？...pandas to_csv() 是可以向已经存在的具有相同结构的csv文件增加dataframe数据。...df.to_csv('my_csv.csv', mode='a', header=False) to_csv()方法mode默认为w，我们加上mode=’a’，便可以追加写入数据。...) pool.join() e2 = time.time() print(e2 - e1) for i in result: i.to_csv('.

7.6K1 0

Python 数据分析（PYDA）第三版（三）

，这些函数旨在将文本数据转换为 DataFrame。...na_values 要替换为 NA 的值序列。除非传递keep_default_na=False，否则它们将添加到默认列表中。...JSON 对象或对象列表转换为 DataFrame 或其他数据结构以进行分析将取决于您。...可以自动将特定排列的 JSON 数据集转换为 Series 或 DataFrame。..., lstrip 修剪空格，包括右侧、左侧或两侧的换行符 split 使用传递的分隔符将字符串拆分为子字符串列表 lower 将字母字符转换为小写 upper 将字母字符转换为大写 casefold 将字符转换为小写

3120 0

Python库介绍17 数据的保存与读取

在 Pandas 中，数据的保存和读取是非常常见的操作，以文件形式保存的数据可以方便数据的长时间存取和归档【保存为csv文件】使用 to_csv() 方法可以将DataFrame 保存为csv文件import...'LiSi','WangWu','ZhaoLiu','SunQi']columns=['Literature','Math','English']df=pd.DataFrame(a,index=line...as pddf = pd.read_csv('a.csv')df这里没有指定行索引，所以左边会自动生成0、1、2、3、4的序号，而原本的行索引会被视为第一列数据我们可以使用index_col参数指定第一列为行索引...->打开方式->选择“记事本”可以看到，to_csv生成的csv文件，默认使用逗号当作分隔符分隔符可以使用sep参数进行设置常用的分隔符如下表分隔符逗号分号制表符空格符号','';''\t'' 'import...'LiSi','WangWu','ZhaoLiu','SunQi']columns=['Literature','Math','English']df=pd.DataFrame(a,index=line

1231 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云