熊猫以科学计数法读取整数列

时间:2019-04-05 11:11:15

标签: python pandas

由于某种原因,当我使用csv导入pd.read_csv文件时,我的整数列之一(跟随者数)将以科学计数法读取,即使我的值是整数且显然不是以科学计数法表示。

请参阅下面的内容,当我致电df["num_followers"].describe()

在这里,我已经查看了有关“抑制科学计数法”的所有答案,但没有找到任何可行的解决方案。

df['num_followers'].apply(lambda x: '{:.2f}'.format(x))只是将我的值变成了str。我尝试转换为astype("float")并没有成功,但值仍处于科学计数法中,这使我的计算混乱。有什么想法可以将其更改为int吗?

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

我尝试了以下答案之一,但也没有成功:

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

2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您可以将np.int64与apply(https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/user/basics.types.html)结合使用。

import numpy as np

df['num_followers'] = df['num_followers'].apply(np.int64)

答案 1 :(得分:0)

使用dtype=中的pd.read_csv选项,例如

df = pd.read_csv('filename.csv', dtype={'num_followers': np.int64})

您当然可以在字典中为其他列指定dtypes。