[英]Pandas reads integer column in scientific notation
出于某种原因,当我用pd.read_csv
导入我的csv
文件时,我的整数列(跟随者数量)中的一个用科学记数法读取,即使我的值是整数而且显然不是科学记数法。
当我调用df["num_followers"].describe()
时,请参阅下面的内容df["num_followers"].describe()
我在这里查看了“抑制科学记数法”的所有答案,但没有找到任何有效的解决方案。
df['num_followers'].apply(lambda x: '{:.2f}'.format(x))
简单地将我的值变为str
。 我尝试转换为astype("float")
没有成功,值仍然是科学记数法,这搞砸了我的计算。 有什么想法我怎么能把它改成int
?
count 1.200000e+02
mean 4.959472e+04
std 3.816126e+05
min 0.000000e+00
25% 6.725000e+01
50% 2.165000e+02
75% 5.932500e+02
max 4.021842e+06
Name: num_followers, dtype: float64
编辑
我尝试了下面的一个答案,也没有成功:
IN: df_train = pd.read_csv("social_media_train.csv", index_col = [0])
df_train["num_followers"].describe()
OUT: count 5.760000e+02
mean 8.530724e+04
std 9.101485e+05
min 0.000000e+00
25% 3.900000e+01
50% 1.505000e+02
75% 7.160000e+02
max 1.533854e+07
Name: num_followers, dtype: float64
IN: df_train['num_followers'] = df_train['num_followers'].apply(np.int64)
df_train["num_followers"].describe()
OUT:count 5.760000e+02
mean 8.530724e+04
std 9.101485e+05
min 0.000000e+00
25% 3.900000e+01
50% 1.505000e+02
75% 7.160000e+02
max 1.533854e+07
Name: num_followers, dtype: float64
您可以将np.int64
与apply( https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/user/basics.types.html )一起使用。
import numpy as np
df['num_followers'] = df['num_followers'].apply(np.int64)
使用pd.read_csv
中的pd.read_csv
dtype=
选项,例如
df = pd.read_csv('filename.csv', dtype={'num_followers': np.int64})
您当然可以在dict中为其他列指定dtypes。
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