要列出的 Pandas 数据框系列 - 抑制浮点科学记数法

Posted 2023-04-14

【中文标题】要列出的 Pandas 数据框系列 - 抑制浮点科学记数法

【英文标题】：Pandas Dataframe Series To List - Suppress Float Scientific Notation

【发布时间】：2014-08-11 19:22:12

【问题描述】：

我有一个带有浮点列的 Pandas DataFrame，我将其转换为列表，然后转换为字符串，然后写入文本文件以供其他用途。

例如：

df=pd.DataFrame([[0.0068149439999999999, 0.90550613999999996], [7.5699999999999997e-05, 0.48159182100000003], 
          [0.009679478, 0.50158892700000002], [0.020792602, 0.56266469899999993]], columns=['ColumnA', 'ColumnB'])

TextToWrite='ColumnA = (' + str(df['ColumnA'].tolist())[1:-1] + ')'
f=open('myfile.txt', 'w')
f.write(TextToWrite)

但是，我需要转换后的浮点数不采用科学计数法（在本例中为 7.5699999999999997e-05）。抑制这些浮点数的科学记数法的最佳方法是什么？在 Pandas DataFrame 中预先或在系列已经转换为列表之后这样做更有意义？

我查看了“float_format”参数，这可以通过“to_csv”和“to_string”命令完成，但我不确定如何做到这一点，并且仍然以相同的格式将字符串写入文本文件我在上面做。

【参考方案1】：

（刚刚意识到我的答案迟到了，但如果您想更好地控制输出格式，我会留下一个替代答案）只需将 TextToWrite 行替换为：

TextToWrite = 'ColumnA = ' + ' %12.7f'*4 % tuple( df['ColumnA'].tolist() )

得到这个：

ColumnA = 0.0068149 0.0000757 0.0096795 0.0207926

请注意，您需要选择格式以提供足够的精度，因为即使结果为 0.0，这也会强制十进制格式超过指数格式。例如，如果你使用 %12.1，你只会得到一堆零。

顺便说一句，我相信（通过测试）chrisaycock 的 %f 相当于 %8.6f 在这里应该没问题，但是如果您的数据中有其他较小的值（例如，0.00000009），那么您可能还不够%f 的精度。

【讨论】：

谢谢，这很有帮助

【参考方案2】：

通常你可以使用astype(str)，它更适合四舍五入。但由于您的数字太小，您必须通过'%f' 明确禁止科学记数法。

def to_str(x): return '%f' % x
', '.join(df.ColumnA.apply(to_str).values)

【讨论】：

这看起来是正确的方法，但是使用 astype() 将列转换为字符串，然后加入这些值仍然会给我留下科学计数法的数字。

@AJG519 请编辑您的问题以显示示例。包含一个 DataFrame，我们可以自己使用它来复制您的问题。

很抱歉。刚刚编辑了问题并包含了我的数据集示例