防止加载、连接和重新保存 CSV 文件时浮点值发生变化

Question

我尝试添加多个 csv 文件。我已点击以下链接。 如何在Python中合并200个csv文件import pandas as pdcombined_csv = pd.concat( [ pd.read_csv(f) for f in filenames ] )combined_csv.to_csv( "combined_csv.csv", index=False )但我的价值观从49.108,55.738,30.10641.681,54.896,32.99到49.108000000000004,55.738,30.10599999999999841.681000000000004,54.896,32.99如何防止这种情况发生？提前致谢

Answer 1

事实上，就是按照你要求的去做。问题在于，您读取浮点数，并且由于语言读取浮点数的方式，它们会产生一些微小的变化。

在这种情况下，使用此代码，它将满足您的需要。

combined_csv.to_csv( "combined_csv.csv", index=False, float_format='%.3f')

Answer 2

使用之前答案的替代方案float_format：

import pandas as pd

from decimal import Decimal

from io import StringIO

import sys

data = '''\

a,b,c,d,e,f

49.108,55.738,30.106,41.681,54.896,32.99

94.107,55.739,3.105,41.671,45.897,23.98

'''

f = StringIO(data)

df = pd.read_csv(f)

df.to_csv(sys.stdout, index=False)

df = df.round(decimals=4)

df.to_csv(sys.stdout, index=False)

f.seek(0)

converters = {k: Decimal for k in 'abcdef'}

df = pd.read_csv(f, converters=converters)

df.to_csv(sys.stdout, index=False)

Answer 3

您可以将 glob（一个用于处理文件的 Python 库）与 pandas 结合使用，以更好地组织这些数据。glob 可以通过使用正则表达式匹配来获取文件名来打开多个文件：

import glob

files = glob.glob("file*.csv")

df_list = []

for filename in files:

  data = pd.read_csv(filename)

  df_list.append(data)

df = pd.concat(df_list)

print(files)