在数据帧列中抑制科学格式

Question

我有一个名为accountnumber的列，其值类似于pandas数据框中的4.11889000e+11。我想取消科学记数法并将其值转换为4118890000。我试过以下方法，但没有成功。

df = pd.read_csv(data.csv)
pd.options.display.float_format = '{:,.3f}'.format

请推荐。

Answer 1

你不需要一千个分隔符和三个小数作为帐号。

改为使用以下内容。

pd.options.display.float_format = '{:.0f}'.format

Answer 2

我假设帐号的指数符号必须来自数据文件。如果我用完整的帐号创建一个小型csv，pandas会将它们解释为整数。

     acct_num
0  4118890000
1  9876543210

df['acct_num'].dtype
Out[51]: dtype('int64')

但是，如果csv中的帐号是用指数表示的，那么pandas将把它们读为float。

       acct_num
0  4.118890e+11
1  9.876543e+11

df['acct_num'].dtype
Out[54]: dtype('float64')

你有两个选择。首先，更正创建csv的过程，以便正确地写出帐号。第二种方法是将acct_num列的数据类型更改为integer。

df['acct_num'] = df['acct_num'].astype('int64')

df
Out[66]: 
       acct_num
0  411889000000
1  987654321000