Python pandas to_csv将str列转换为int（或float）

由于没有标题，我注意到pandas“to_csv”会自动转换只有字母数字字符串可浮动的列。 我正在Jupyter笔记本中创建一个数据框，并创建一个列['a']，其中充满值“1”。因此，我有一个由一列字符串“1”组成的数据帧。 当我使用“to_csv”将数据帧转换为csv文件时。输出的csv文件是一列完整的整数1。 您可能会建议我在jupyter中重新加载时将列重新转换为字符串，但是这不起作用，因为我事先不知道哪些列可能会因为这种行为而受到惩罚。

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有没有办法避免这种奇怪的情况。

一种方法是单独存储您的类型，并将其与数据一起加载：

df = pd.DataFrame({0: ['1', '1', '1'],
                   1: [2, 3, 4]})

df.dtypes.to_frame('types').to_csv('types.csv')
df.to_csv('file.csv', index=False)

df_types = pd.read_csv('types.csv')['types']
df = pd.read_csv('file.csv', dtype=df_types.to_dict())

print(df.dtypes)
# 0    object
# 1     int64
# dtype: object

您可能希望考虑泡菜以确保您的数据文件被保证不变：

df.to_pickle('file.pkl')
df = pd.read_pickle('file.pkl')

print(df.dtypes)
# 0    object
# 1     int64
# dtype: object

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一种方法是单独存储类型并将其与数据一起加载：

df = pd.DataFrame({0: ['1', '1', '1'],
                   1: [2, 3, 4]})

df.dtypes.to_frame('types').to_csv('types.csv')
df.to_csv('file.csv', index=False)

df_types = pd.read_csv('types.csv')['types']
df = pd.read_csv('file.csv', dtype=df_types.to_dict())

print(df.dtypes)
# 0    object
# 1     int64
# dtype: object

您可能希望考虑泡菜以确保您的数据文件被保证不变：

df.to_pickle('file.pkl')
df = pd.read_pickle('file.pkl')

print(df.dtypes)
# 0    object
# 1     int64
# dtype: object

您可以将中的quoting参数设置为_csv，请看以下示例：

a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a)
df.to_csv('test.csv', sep='\t', quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)

创建的csv文件是：

""  0   1   2
0   "a" "1.2"   "4.2"
1   "b" "70"    "0.03"
2   "x" "5" "0"

您还可以使用quotechar参数设置quote字符，例如quotechar='将产生以下输出：

''  0   1   2
0   'a' '1.2'   '4.2'
1   'b' '70'    '0.03'
2   'x' '5' '0'

您可以将中的quoting参数设置为_csv，请看以下示例：

a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a)
df.to_csv('test.csv', sep='\t', quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)

创建的csv文件是：

""  0   1   2
0   "a" "1.2"   "4.2"
1   "b" "70"    "0.03"
2   "x" "5" "0"

您还可以使用quotechar参数设置quote字符，例如quotechar='将产生以下输出：

''  0   1   2
0   'a' '1.2'   '4.2'
1   'b' '70'    '0.03'
2   'x' '5' '0'

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您是否有NaN值？数据框是否包含您希望在csv输出中混合数值类型的列，或者您是否尝试将每一列输出为字符串？@JoshFriedlander:在将我的数据框保存为csv之前：我将所有NaN转换为。然而，在csv中重新引入NaN，但这不是问题，因为当我读取文件时，我可以简单地执行fillna，inplace=True。@约翰：我有许多类型的列：int和str。我注意到我的一些str列在这些列中被转换为int，只有字母数字str，你称之为“奇怪的行为”，但是csv文件在字符串、整数、布尔值等之间没有区别。它只是一个文本文件。加载它是差异的来源。如果导出字符串为“Text”的列，它也将存储为Text而不是“Text”，正如“1”与int 1一样存储为1……您是否有NaN值？数据框是否包含您希望在csv输出中混合数字值类型的列，或者您是否尝试将每列输出为字符串？@Josh Friedlander:在将我的数据框保存为csv之前：我将所有NaN转换为。然而，在csv中重新引入NaN，但这不是问题，因为当我读取文件时，我可以简单地执行fillna，inplace=True。@约翰：我有许多类型的列：int和str。我注意到我的一些str列在这些列中被转换为int，只有字母数字str，你称之为“奇怪的行为”，但是csv文件在字符串、整数、布尔值等之间没有区别。它只是一个文本文件。加载它是差异的来源。如果导出字符串为“Text”的列，它也将存储为Text而不是“Text”，就像“1”存储为1一样，就像int 1一样…当列中的所有值都为1时，这是否有效？它对我不起作用..当一列中的所有值都是1时，它起作用吗？这对我不起作用。这个主意不错，但有一些调整。保存列的数据类型时，目标列将保存为“对象”类型。因此，当我用这个数据类型重新加载数据帧时，不幸的是，它不能解决我的问题。所以我找到了一种方法，将concentred列作为str打开，而不仅仅是一个“object”type@mouni93，熊猫中没有str dtype，字符串存储在object dtype列中。重新加载数据帧时，请检查typedf['0'].iat[0]，以向自己证明它们是字符串，即使df['0']dtype给出了object。这个主意不错，但需要做一些调整。保存列的数据类型时，目标列将保存为“对象”类型。因此，当我用这个数据类型重新加载数据帧时，不幸的是，它不能解决我的问题。所以我找到了一种方法，将concentred列作为str打开，而不仅仅是一个“object”type@mouni93，熊猫中没有str dtype，字符串存储在object dtype列中。重新加载数据帧时，检查typedf['0'].iat[0]，以向自己证明它们是字符串，即使df['0']dtype给出了对象。