出于某种原因,当我使用 pd.read_csv
导入我的 csv
文件时,我的整数列之一(关注者数量)以科学记数法读取,即使我的值是整数,显然不是科学计数法。
请看下面我调用 df["num_followers"].describe()
我已经查看了此处关于“禁止科学记数法”的所有答案,但没有找到任何有效的解决方案。
df['num_followers'].apply(lambda x: '{:.2f}'.format(x))
只是将我的值转换为 str
。我尝试转换为 astype("float")
但没有成功,值仍然采用科学计数法,这打乱了我的计算。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,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
最佳答案
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)
关于python - Pandas 以科学计数法读取整数列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55534117/