Pandas pandas to_csv: 如何在写入CSV文件时抑制科学计数法

在数据分析领域，Pandas是一款常用的数据处理工具。Pandas提供了“to_csv()”函数，可以将数据框（DataFrame）的数据写入CSV文件中。但是当写入的数据中存在很大的数字时，可能会导致这些数字被转换为科学计数法形式，进而降低数据的可读性和直观性。因此，在本文中，我们将介绍如何在写入CSV文件时抑制科学计数法。

阅读更多：Pandas 教程

默认情况下to_csv()函数的行为

当我们使用Pandas的to_csv()函数写数据到CSV格式时，默认情况下，Pandas会对数据中的数字进行格式化。如果这些数字很大，将用科学记数法显示。例如，下面的代码使用to_csv()函数将一组数据写到CSV文件中：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]*10000,
        'B': [10]*100000}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('data.csv')

在这个例子中，数据框df包含了一列名为‘A’的整数数据和一列名为‘B’的常数列。to_csv()函数默认情况下会在文件中保存类似于下面这样的数据：

,A,B
0,1,10
1,2,10
2,3,10
3,4,10
4,5,10
......

可以看到，第一列通常会多出一个逗号，这是因为to_csv()函数默认序列化数据框的索引列。

如何抑制科学计数法

要抑制科学计数法，我们需要使用to_csv()函数的一些参数，并对数据框中的具体列进行格式化：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]*10000,
        'B': [10]*100000}
df = pd.DataFrame(data)

# 如果要抑制“科学计数法”，我们需要使用float_format参数，并对“数字列”进行格式化
df.to_csv('data.csv', index=False, float_format='%.0f')

在这个例子中，我们使用float_format参数，将每个数据值的格式设置为“%.0f”，即不保留小数位。这样，在将数据写入CSV文件时，数据就不会显示为科学计数法形式。

注意事项

在使用to_csv()函数的float_format参数时，需要注意以下几点：

float_format参数仅适用于浮点类型的数字列，而不适用于整型数据列；
float_format参数中的格式化字符串应该根据具体情况来选择。如果设置得太长，会导致输出文件变得很大，而且读取这样的文件也会很慢。

总结

在本文中，我们介绍了如何在写入CSV文件时抑制科学计数法。通过Pandas的to_csv()函数的float_format参数，我们可以很容易地控制输出值的格式，从而提高数据的可读性和可视化效果。在实际的数据处理过程中，要根据具体情况来选择format_format参数中的格式化字符串，以提高程序的效率和输出文件的可读性。