如何在使用Pandas读取CSV时删除.0

我有一个CSV文件，正在读取熊猫数据帧。所有的数字都没有任何小数点，但我一读入数据帧，它就会在数字后面加上一个带小数点的零

1205变为1205.0

如何在pd.read\u csv期间清除0

我知道我可以在将.0读入数据帧后删除它，但我真的不需要它发生

我试过了 浮动精度class='往返'

我已尝试在读取csv时强制输入数据类型

我尝试过的一些代码：

df = pd.read_csv('xxx.csv', header=None, dtype={'T': object,'Date': object,'VAL1': float, 'VAL2': float, 'VAL3': float, 'VAL4': float, 'VAL5': float})

OR

df = pd.read_csv('xxx.csv', header=None, float_precision='round_trip')

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您说过您在读取csv时试图强制执行

dtype

，但我不明白为什么以下操作不能解决您的问题：

pd.read\u csv（'xxx.csv'，dtype=str）

读取csv文件：

import pandas as pd
file='cce_classification.csv'
df=csv_into_df(file)

用0填充nan：

df=df.fillna(0)

获取df列并对其进行迭代。使用try块将columntype更改为int：

for column in dfcolumnlist:
try:
    df[column]=df[column].astype(int)
except Exception as e:
    print(e)
print(df)

最终代码为：

file='cce_classification.csv'
def remove_dot_zeros_from_df(file):
   df=pd.read_csv(file)
   df=df.fillna(0)
   dfcolumnlist=df.columns
   for column in dfcolumnlist:
       try:
           df[column]=df[column].astype(int)
       except Exception as e:
           print(e)
   return df    
df=remove_dot_zeros_from_df(file)

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明亮的很有魅力，最好的答案