Python 将列转换为不带科学符号的字符串

很多问题都解决了这个问题，但没有一个解决方案能完全满足我的需要

我有一个数据框，有两列数字，每列10-20位。这些实际上是ID，我想将它们连接起来。看起来最好先将值转换为字符串

然而，当使用

.astype（str）

转换时，熊猫保留了科学符号，它不会飞

我尝试过的事情：

已尝试：在

read\u csv（）

结果：

df.dtypes

仍然列出“对象”，值仍然显示在sci中。符号

已尝试：

pd.set\u选项（'display.float\u格式'，lambda x:'%0.f'%x）

结果：在

df.head（）

中显示良好，但在强制使用字符串和使用+运算符连接时，恢复为科学表示法

已尝试：强制为int、str或

str（int（x））

结果：当我使用

int（）

强制一个值时，int起作用，但当我使用

astype（int）

时，int不起作用。将

.apply（）

与

int（）

一起使用会引发“无效的文字长度（），以10为基数”错误

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这感觉应该非常简单，急于找出我遗漏了什么。

您尝试的设置了显示格式。您可以在数据帧中将浮点数格式化为字符串

import numpy as np
import pandas as pd

import numpy as np

作为pd进口熊猫

df=pd.DataFrame(data={'a':np.random.randint(low=1,high=100,size=10)*1e20,'b':np.random.randint(low=1,high=100,size=10)*1e20})
df.apply(lambda x: '{0:20.0f}|{1:20.0f}'.format(x.a,x.b),axis=1)



Out[34]:
0    9699999999999998951424|4600000000000000000000
1     300000000000000000000|2800000000000000000000
2    9400000000000000000000|9000000000000000000000
3    2100000000000000000000|4500000000000000000000
4    5900000000000000000000|4800000000000000000000
5    7700000000000000000000|6200000000000000000000
6    1600000000000000000000|8000000000000000000000
7      100000000000000000000|400000000000000000000
8    9699999999999998951424|8000000000000000000000
9    4500000000000000000000|3500000000000000000000

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谢谢，这是一个很好的简单解决方案。尽管如此，仍在研究这个问题，因为尝试实现这个解决方案实际上在我的数据中发现了一个错误，pandas将一些值解析为float。一旦我解决了这个问题，我想这就行了。是的，忘了点击“正确答案”。再次感谢！对于后代：我只需要编写一个apply（）函数，将每一行转换为float64，然后使用您的技术进行连接。有些是不可强制转换的，因此函数丢弃了这些行。