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"=600 #left"按行读取数据成列表，判断其中字符串是否为数字，但这会判断不了科学计数法，不知道怎么处理，有没有大佬帮帮忙.文件如上图
用python将csv文件中的科学计数法转为普通数字显示
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CSDN专家-HGJ 2021-09-23 16:37关注强制转换一下数据类型：data3['user_id'] = data3['user_id'].astype('str')，类似这样处理。或者在读取源文件是指定读取类型，
pd.read_csv(inpath, converters={"列名1":str, "列名2":str})。如有帮助，请点采纳。
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- 2021-09-23 16:27回答 2 已采纳 强制转换一下数据类型：data3['user_id'] = data3['user_id'].astype('str')，类似这样处理。或者在读取源文件是指定读取类型，pd.read_csv(inpa
- 2021-11-11 13:36回答 3 已采纳 l=input().split('.') if int(l[0])>0: p=len(l[0])-1 print(l[0][0]+'.'+l[0][1:]+l[1]+'e'+st
- 2022-08-09 11:46回答 2 已采纳 那就只有控制小数的长度，不要求那么高的精度的话，可以只保留10位，超过11位，excel就会自动转科学计数法
- 2022-01-03 11:59回答 1 已采纳 是否需要对原数据进行修改呢？如果不需要，请看以下方法：将读取出来的列，再进行赋值，就可以单独形成一个列表了。如果答案，您满意，请采纳意见和点赞关注，支持一下，谢谢！
- 2022-03-12 11:15回答 2 已采纳 https://blog.csdn.net/dajiyi1998/article/details/80938587
- 2021-03-27 22:33回答 3 已采纳 使用pandas和datetime，首先从csv中读取数据，获得一个数据框，然后对日期列进行转换。示例： import pandas as pd from datetime import dat
- 2022-05-08 17:23飞翔的鲲的博客 在采用Python处理csv文件时，将长数字的字符串写入csv文件中时，csv表格中的长数字采用的科学计数法表示，显然这不是我们想要的结果。对于这种情况我们该怎么处理呢？下面给出原因和解决方案。
- 2021-10-09 11:47回答 3 已采纳 pandas 一行语句就能完成对应操作，如果对你有帮助，帮忙采纳，多谢！ df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True, subset=None)
- 2022-05-04 15:54回答 4 已采纳 为什么不能直接这样呢：df['phone'] = df['text'].apply(lambda x:re.findall(r"1[3-9]\d{9}",x))
- 2022-02-14 15:21回答 5 已采纳 import pandas as pd df=pd.read_csv('d:/data/newly_confirmed_cases_daily.csv') num=df.Akita.sum() pr
- 2022-11-12 16:45weixin_45831444的博客 提供一种python处理科学计数法表格的方法
- 2021-07-07 20:12回答 3 已采纳 18位时间戳是以纳秒为单位，即一千万分之一秒。 你除以1000万就是10位的时间戳了
- 2019-08-31 11:29自由的小白的博客 TIPS：解决在写入csv文件时整数格式出错问题。 文章目录具体实现原始保存保留多位小数保留原始位小数保留整数基础知识扫盲numpy.savetxt参数解释 具体实现 原始保存 # 代码一 c = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4]) ...
- 2022-09-15 15:11小兔子乖乖。的博客 python读取遍历txt、csv文档中的数据，包括科学计数法的数据以及plot等
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