作为无标题，我注意到 pandas 'to_csv' 会自动转换只有字母数字字符串才能 float 的列。
我在 Jupyter notebook 中创建了一个数据框，并创建了一个充满值“1”的列 ['A']。因此，我有一个由一列字符串“1”组成的数据框。
当我使用“to_csv”将我的数据框转换为 csv 文件时。输出的 csv 文件是一个充满整数 1 的列。
你可能会建议我在 jupyter 中重新加载时将列重新转换为字符串，但是这是行不通的，因为我事先不知道哪些列可能会因为这种行为而受到惩罚。
有没有办法避免这种奇怪的情况。
最佳答案
可以在to_csv中设置quoting参数，看这个例子:
a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a)
df.to_csv('test.csv', sep='\t', quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)
创建的csv文件是:
"" 0 1 2
0 "a" "1.2" "4.2"
1 "b" "70" "0.03"
2 "x" "5" "0"
您还可以使用 quotechar 参数设置引号字符，例如quotechar="'" 将产生以下输出:
'' 0 1 2
0 'a' '1.2' '4.2'
1 'b' '70' '0.03'
2 'x' '5' '0'
关于python - pandas to_csv 将 str 列转换为 int(或 float)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54217165/