如何防止Panda的itertuple方法將額外的小數添加到csv文件的記錄中？ -蟒蛇

Question

我有一個Python函數，該函數讀取csv文件並在一個元組中返回csv中的每一行。

我正在使用Python的Pandas庫來實現此目的。

問題是Pandas返回元組后，它向看起來像整數的記錄追加了一個額外的小數點。 例如1001 becomes 1001.0

樣本csv文件：

key1, key2
a, '1001'
b, '2002'

代碼是這樣的：

import pandas as pd

file_content_df = pd.read_csv(path_to_csv_file)

for each_row in file_content_df.itertuples():
    row_item1, row_item2 = each_row
    print row_item1  # Prints 'a'
    print row_item2  # Prints 1001.0 (Desired result is 1001)

有沒有辦法控制這種行為？

Answer 1

首先，您可以檢查dtypes列key2是int還是float或object ，然后可以通過each_row[1]使用第二項，並通過each_row[2]第三項：

print df
  key1  key2
0    a  1001
1    b  2002

print df.dtypes
key1    object
key2     int64
dtype: object

for each_row in df.itertuples():
    print each_row
    print each_row[1]
    print each_row[2]
    print '******'

Pandas(Index=0, key1='a', key2=1001)
a
1001
******
Pandas(Index=1, key1='b', key2=2002)
b
2002
******

如果key2列的dtypes是object並且df像這樣：

print df
  key1    key2
0    a  '1001'
1    b  '2002'

print df.dtypes
key1    object
key2    object
dtype: object

#remove ' and cast to integer
df['key2'] = df['key2'].str.strip("'").astype(int)

print df.dtypes
key1    object
key2     int32
dtype: object

for each_row in df.itertuples():
    print each_row
    print each_row[1]
    print each_row[2]
    print '******'

Pandas(Index=0, key1='a', key2=1001)
a
1001
******
Pandas(Index=1, key1='b', key2=2002)
b
2002
******