Python pandas to_csv浮点格式任意精度，无需工程格式化

我有一个熊猫数据帧，具有任意大小的值，其大小是先验未知的，比如：

默认显示将某些数字转换为工程格式

>>> df
              a          b
0  1.000000e-07        4.0
1  2.000000e+00  5000000.0
2  3.000000e+00        0.6

我不在乎。然而，我的目标是在不使用工程格式的情况下将其写入csv文件，同时也不打印不必要的0。要求的第二部分是控制文件大小，因为有数百万行

例如，如果我运行df.to_csvcsv_文件，则该文件如下所示

,a,b
0,1e-07,4.0
1,2.0,5000000.0
2,3.0,0.6

如果我运行df.to_csvcsv_文件，float_format=%.7f，那么看起来应该注意所有不必要的0：

,a,b
0,0.0000001,4.0000000
1,2.0000000,5000000.0000000
2,3.0000000,0.6000000

我希望在输出文件中包含以下内容：

,a,b
0,0.0000001,4.0
1,2.0,5000000.0
2,3.0,0.6

有没有一个简单的方法来实现这一点

import pandas as pd   
df = pd.DataFrame({'a' : [0.0000001, 2, 3], 'b' : [4, 5000000, 0.6]})   


def export_formatted(df, csv_path, cols=None):

    # By default, format all columns in df
    if cols==None:
        cols = df.columns

    # Change columns to strings with 0's stripped as desired
    for c in cols:
        df[c] = df[c].map('{:,.15f}'.format).str.rstrip('0')

    # export
    df.to_csv(csv_path)

export_formatted(df, 'stack_overflow_scratch2.csv')

如果我认为您需要以下内容：

    a               b
0   0.0000001       4
1   2               5000000
2   3               0.6

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答案是Thx，b/c不太有效。7f必须硬编码，但我事先不知道数字的小数位数是多少。特别是，如果我的数据中有一个0.000000001，你的函数会将它截断为0，对吗？这不是期望的结果……是否有一个您觉得足够保守的十进制精度级别？像.15f？因为那样的话，硬编码.15f还是可以的，你仍然只输出你需要的数字。如果你真的想，你甚至可以使用float允许的最大位数。

    a               b
0   0.0000001       4
1   2               5000000
2   3               0.6