Python 有没有其他办法加上？“；在多个CSV文件的循环中，是否将分隔符设置为1行数据帧？

（我想事先为我缺乏英语和python而道歉）

我在一个文件夹中有120066个CSV文件，它们都有相似的结构：两列（itemID和itemName）和900行值。itemID是一个int64（它是一个长整数，我很难将它加载到Postman runner中），itemName是一个字符串

我需要通过Postman runner执行请求，在需要时导入每个CSV。但列“itemID”未正确读取。结果表明，邮递员使用json限制解析CSV文件，从而使长整数得到舍入

所以我想也许我需要在我所有的CSV文件中插入“分隔符”，但我不知道怎么做，因为python没有将“分隔符”写在CSV中。我试过这个：

import pandas
for file_number in range (120066):
    file_name = f'datasets/filtered/itemset181020_{file_number}.csv'
    file_write = f'datasets/string/stringfiltered_{file_number}.csv'
    df = pandas.read_csv(file_name, sep=',', usecols=['itemID'])
    df['itemID'] = df['itemID'].to_string(index=False)
    df.to_csv(file_write, index=False, mode='w')

但输出CSV如下所示：

itemID

“12133301736738817 1214195710301618178 1214198629553950721…1215908513064607745”

当我将（？）CSV导入我的邮递员时，它的预览如下

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有没有其他方法可以让我在这些csv中添加“delimiter”呢？我也尝试过apply（）、astype（）、convert_dtype（）、map（），但也没有成功：（谢谢你的帮助！

好吧，也许有些人和我一样无知。显然，使用.astype（）是可以的，问题只是我需要在.to_csv（）中设置引用参数）

所以我需要修改这两行代码

df = pd.read_csv(file_name, usecols=['itemID']).astype('string')
df.to_csv(file_write, index=False, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)