Python Pandas文本转CSV遇重复小数问题及列数限制咨询

1. 去除数据的小数部分 #

你遇到的问题通常是因为Pandas读取文本文件时，将原本的整数型数据自动识别成了浮点型（比如123被解析为123.0）。可以通过以下两种方式处理：

• 读取时直接指定数据类型：在read_csv中使用dtype参数强制指定列的类型为整数。如果所有列都是整数：

  import pandas as pd
  readfile = pd.read_csv(r'text.txt', dtype=int)
  readfile.to_csv(r'CSV.csv', index=None)
  

  如果只有特定列需要转为整数，用字典单独指定：

  # 仅将"id"和"score"列设为整数类型
  readfile = pd.read_csv(r'text.txt', dtype={"id": int, "score": int})
  

• 读取后转换数据类型：如果不确定列的类型，读取完成后再统一转换数值列为整数（注意若存在缺失值需先处理）：

  readfile = pd.read_csv(r'text.txt')
  # 自动将数值列向下转换为最合适的整数类型
  readfile = readfile.apply(pd.to_numeric, downcast='integer')
  # 或单独转换目标列
  readfile['目标列名'] = readfile['目标列名'].astype(int)
  readfile.to_csv(r'CSV.csv', index=None)
  

2. 读取时限制列数 #

使用read_csv的usecols参数即可指定只读取特定列，支持按列名或列索引设置：

• 按列名指定：

  # 仅读取"name"和"age"两列
  readfile = pd.read_csv(r'text.txt', usecols=["name", "age"])
  

• 按列索引指定：

  # 仅读取第0列和第2列（索引从0开始计数）
  readfile = pd.read_csv(r'text.txt', usecols=[0, 2])
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者devk1a