使用 Pandas DataFrame 到 CSV 時，如何在每列上指定不同的十進制格式？

Question

我正在解析文本文件中的特定列，其數據如下所示：

  n Elapsed time  TimeUTC HeightMSL GpsHeightMSL     P   Temp RH   Dewp   Dir Speed Ecomp Ncomp       Lat        Lon
                s hh:mm:ss         m            m   hPa     ∞C  %     ∞C     ∞   m/s   m/s   m/s         ∞          ∞
   1            0 23:15:43       198          198 978.5  33.70 47  20.87 168.0   7.7  -1.6   7.6 32.835222 -97.297940
   2            1 23:15:44       202          201 978.1  33.03 48  20.62 162.8   7.3  -2.2   7.0 32.835428 -97.298000
   3            2 23:15:45       206          206 977.6  32.89 48  20.58 160.8   7.5  -2.4   7.0 32.835560 -97.298077
   4            3 23:15:46       211          211 977.1  32.81 49  20.58 160.3   7.8  -2.6   7.4 32.835660 -97.298160
   5            4 23:15:47       217          217 976.5  32.74 49  20.51 160.5   8.3  -2.7   7.8 32.835751 -97.298242
   6            5 23:15:48       223          223 975.8  32.66 48  20.43 160.9   8.7  -2.8   8.2 32.835850 -97.298317

我對第一個 m/s 列執行一次計算（將 m/s 轉換為 kt）並將 hpa > 99.9 的所有數據寫入輸出文件。 該輸出如下所示：

978.5,198,33.7,20.87,168.0,14.967568
978.1,201,33.03,20.62,162.8,14.190032
977.6,206,32.89,20.58,160.8,14.5788
977.1,211,32.81,20.58,160.3,15.161952
976.5,217,32.74,20.51,160.5,16.133872
975.8,223,32.66,20.43,160.9,16.911407999999998

代碼執行良好，輸出文件適用於我使用它的目的，但是有沒有辦法將列輸出格式化為特定的小數位？ 正如您在我的代碼中看到的那樣，我嘗試了 df.round 但它不會影響輸出。 我還查看了 float_format 參數，但這似乎會將格式應用於所有列。 我的預期輸出應如下所示：

978.5, 198, 33.7, 20.9, 168, 15
978.1, 201, 33.0, 20.6, 163, 14
977.6, 206, 32.9, 20.6, 161, 15
977.1, 211, 32.8, 20.6, 160, 15
976.5, 217, 32.7, 20.5, 161, 16
975.8, 223, 32.7, 20.4, 161, 17

我的代碼如下：

import pandas as pd

headers = ['n', 's', 'time', 'm1', 'm2', 'hpa', 't', 'rh', 'td', 'dir', 'spd', 'u', 'v', 'lat', 'lon']
df = pd.read_csv ('edt_20220520_2315.txt', encoding_errors = 'ignore', skiprows = 2, sep = '\s+', names = headers)

df['spdkt'] = df['spd'] * 1.94384

df['hpa'].round(decimals = 1)
df['spdkt'].round(decimals = 0)
df['t'].round(decimals = 1)
df['td'].round(decimals = 1)
df['dir'].round(decimals = 0)

extract = ['hpa', 'm2', 't', 'td', 'dir', 'spdkt']

with open('test_output.txt' , 'w') as fh:
    df_to_write = df[df['hpa'] > 99.9]
    df_to_write.to_csv(fh, header = None, index = None, columns = extract, sep = ',')

Answer 1

您可以傳遞字典，然后如果將列按0舍入為整數：

d = {'hpa':1, 'spdkt':0, 't':1, 'td':1, 'dir':0}
df = df.round(d).astype({k:'int' for k, v in d.items() if v == 0})

print (df)
   n  s      time   m1   m2    hpa     t  rh    td  dir  spd    u    v  \
0  1  0  23:15:43  198  198  978.5  33.7  47  20.9  168  7.7 -1.6  7.6   
1  2  1  23:15:44  202  201  978.1  33.0  48  20.6  163  7.3 -2.2  7.0   
2  3  2  23:15:45  206  206  977.6  32.9  48  20.6  161  7.5 -2.4  7.0   
3  4  3  23:15:46  211  211  977.1  32.8  49  20.6  160  7.8 -2.6  7.4   
4  5  4  23:15:47  217  217  976.5  32.7  49  20.5  160  8.3 -2.7  7.8   
5  6  5  23:15:48  223  223  975.8  32.7  48  20.4  161  8.7 -2.8  8.2   

         lat        lon  spdkt  
0  32.835222 -97.297940     15  
1  32.835428 -97.298000     14  
2  32.835560 -97.298077     15  
3  32.835660 -97.298160     15  
4  32.835751 -97.298242     16  
5  32.835850 -97.298317     17