在数据框列中抑制科学格式

Question

我有一个名为 accountnumber 的列，其值类似于 pandas 数据框中的 4.11889000e+11。我想抑制科学记数法并将值转换为4118890000。我尝试了以下方法，但没有成功。

df = pd.read_csv(data.csv)
pd.options.display.float_format = '{:,.3f}'.format

请推荐。

Answer 1

您不需要千位分隔符“,”和帐号的 3 位小数。

请使用以下内容。

pd.options.display.float_format = '{:.0f}'.format

Answer 2

我假设帐号的指数表示法必须来自数据文件。如果我创建一个包含完整帐号的小 csv，pandas 会将它们解释为整数。

     acct_num
0  4118890000
1  9876543210

df['acct_num'].dtype
Out[51]: dtype('int64')

但是，如果 csv 中的帐号以指数表示法表示，那么 pandas 会将它们读取为浮点数。

       acct_num
0  4.118890e+11
1  9.876543e+11

df['acct_num'].dtype
Out[54]: dtype('float64')

您有 2 个选择。首先，更正创建 csv 的过程，以便正确写出帐号。第二个是将 acct_num 列的数据类型更改为整数。

df['acct_num'] = df['acct_num'].astype('int64')

df
Out[66]: 
       acct_num
0  411889000000
1  987654321000

Answer 3

#用这个 pd.set_option("display.float_format", lambda x: "%.2f" % x)