背景

Question

背景

我正在做一些模拟。通过变量参数进行系统分析（在这种情况下仅为rpm）并将结果数据框results_df的每一个最后一行附加到汇总数据框df，其中包含依赖于我的系统的baviour变化rpm。

为了获得适当的绘图和数据分析索引，我将列表中的变量值（此处为rpm）转换为pandas系列ser，并将此系列与汇总数据框{{ 1}}包含我感兴趣的结果。

由于我感兴趣的每项计算的结果只是每次计算的最后一行，因此我使用df从结果数据框results_df中提取此数据。

我到目前为止所做的工作如下所示：

.tail(1)

问题

我得到的这个csv文件有以下格式：

rpm = [0.25, 0.3, 0.5, 0.75, 1.0, 1.5, 2.0]

ser = pd.Series(rpm, name='rpm')
df = pd.DataFrame()
df_list = list()

for i, val in enumerate(rpm):
    results_df = get_some_data_from_somwhere()
    df_list.append(results_df.tail(1))

df = df.append(df_list, ignore_index=True)
df = pd.concat([df, ser], axis=1)
df.set_index('rpm', inplace=True)


with open('foo.csv', 'w') as f:
    data.to_csv(f, index=True, header=True, decimal=',', sep=' ', float_format='%.3f')

但是，我希望在我的索引列上有三个十进制数字和一个逗号作为十进制符号，如下所示：

rpm cooling_inner heating_inner cooling_outlet heating_outlet
0.25 303,317 323,372 302,384 324,332

因此，使用rpm cooling_inner heating_inner cooling_outlet heating_outlet 0,250 303,317 323,372 302,384 324,332命令将数据帧导出到csv文件时，似乎index和decimal符号选项不会应用于索引列。

我怎么能实现这种行为，因为.to_csv选项设置为index并且所有值（索引列除外）都有正确的格式和小数点？

我是否必须以某种方式单独处理索引列？

Answer 1

我会改写你的两个底线：

with open('foo.csv', 'w') as f:
    data.to_csv(f, index=True, header=True, decimal=',', sep=' ', float_format='%.3f')

向

data.reset_index().to_csv('foo.csv', index=False, header=True, decimal=',', sep=' ', float_format='%.3f')

这是一种解决方法，但正如您所注意到的，关键字参数decimal=和float_format=仅适用于数据列，而不适用于索引。< / p>

我所做的是将索引放入带有reset_index的数据框中，然后告诉to_csv(index=False不要将索引保存到文件中（因为它现在在数据中）。

此外，自己打开一个文件流（with open('foo.csv', 'w') as f:）最好留给pandas，当你给它一个字符串'foo.csv'作为第一个参数时，它会自行完成。

pandas to_csv参数float_format和十进制不适用于索引列

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问题

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