我正在尝试设置一个 Python 脚本，该脚本能够读取许多固定宽度的数据文件，然后将它们转换为 csv。为此，我使用 pandas像这样:
pandas.read_fwf('source.txt', colspecs=column_position_length).\
to_csv('output.csv', header=column_name, index=False, encoding='utf-8')
其中column_position_length和column_name是包含读取和写入数据所需信息的列表。
在这些文件中，我有代表测试答案的长串数字。例如:333133322122222223133313222222221222111133313333 表示多项选择测试的正确答案。所以这更像是一个代码而不是一个数值。我遇到的问题是 pandas 将这些值解释为 float ，然后以科学计数法将这些值写入 csv (3.331333221222221e+47)。
我发现了很多关于此问题的问题，但它们并没有完全解决我的问题。
- Solution 1 - 我相信此时这些值已经转换为 float ，所以这没有帮助。
- Solution 2 - 根据 Pandas documentation ，Python 中不支持将
dtype作为read_fwf的参数。 - 解决方案 3 使用转换器 - 使用转换器的问题是您需要指定列名称或索引以转换为数据类型，但我想将所有列作为字符串读取。
第二个选项似乎是将每一列作为字符串读取的最佳答案，但不幸的是 read_fwf 不支持它。有什么建议吗？
最佳答案
所以我想我找到了一个解决方案，但我不知道为什么它有效。 Pandas 将这些值解释为 float ，因为列中存在 NaN 值(空行)。通过将 keep_default_na=False 添加到 read_fwf() 参数，解决了这个问题。根据documentation :
keep_default_na : bool, default True If na_values are specified and keep_default_na is False the default NaN values are overridden, otherwise they’re appended to.
我想我不太明白这是如何解决我的问题的。谁能对此澄清一下？
关于Python 使用 Pandas 读取固定宽度文件，无需任何数据类型解释，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43811317/