如何预防熊猫'；从csv文件中向记录添加额外小数的简单方法是什么-python

我有一个Python函数，它读取csv文件并以元组的形式返回csv中的每一行

我正在使用Python的Pandas库来实现这一点

问题是在Pandas返回元组后，它会在看起来像整数的记录后面附加一个额外的小数点。e、 g

1001变为1001.0

示例csv文件：

key1, key2
a, '1001'
b, '2002'

代码如下所示：

import pandas as pd

file_content_df = pd.read_csv(path_to_csv_file)

for each_row in file_content_df.itertuples():
    row_item1, row_item2 = each_row
    print row_item1  # Prints 'a'
    print row_item2  # Prints 1001.0 (Desired result is 1001)

有办法控制这种行为吗

首先可以检查列

key2

是否为

int

或

float

或

object

，然后可以通过

每行[1]

使用第二项，通过

每行[2]

使用第三项：

print df
  key1  key2
0    a  1001
1    b  2002

print df.dtypes
key1    object
key2     int64
dtype: object

for each_row in df.itertuples():
    print each_row
    print each_row[1]
    print each_row[2]
    print '******'

Pandas(Index=0, key1='a', key2=1001)
a
1001
******
Pandas(Index=1, key1='b', key2=2002)
b
2002
******

如果列

key2

的

dtypes

是

object

并且

df

类似于：

print df
  key1    key2
0    a  '1001'
1    b  '2002'

print df.dtypes
key1    object
key2    object
dtype: object

#remove ' and cast to integer
df['key2'] = df['key2'].str.strip("'").astype(int)

print df.dtypes
key1    object
key2     int32
dtype: object

for each_row in df.itertuples():
    print each_row
    print each_row[1]
    print each_row[2]
    print '******'

Pandas(Index=0, key1='a', key2=1001)
a
1001
******
Pandas(Index=1, key1='b', key2=2002)
b
2002
******