pandas设置CSV指定字段为字符串导出后打开仍为数值如何解决

你遇到的现象通常来自两类原因：

1. CSV本身是无类型的纯文本格式，你观察到的5.50791E+14科学计数法格式，大概率是Excel、Numbers这类表格软件打开文件时，自动将长数字串识别为数值类型做的格式化，实际文件存储的内容是正常的字符串。
2. 若用纯文本编辑器打开确认文件中确实存储为科学计数法格式，说明读取或导出环节字段类型被隐式转换为了数值类型。

先用VS Code、系统自带记事本等纯文本编辑器打开输出的CSV文件，查看目标字段的存储值：

• 如果值为正常的数字串，说明仅为表格软件的显示问题，无需修改代码，若需要兼容表格软件的显示效果，按后续方案调整即可。
• 如果值确实为科学计数法格式，直接执行后续代码修改。

import pandas as pd
import csv

# 定义需要设为字符串的字段列表
lst_str_cols = ['FIPS_BLOCK', 'FIPS_BLKGR', 'FIPS_TRACT','FIPS_PLACE']
dict_dtypes = {x : 'str'  for x in lst_str_cols}
# 读取时指定字段类型
df = pd.read_csv(f"{output_files_dir}/{output_shp_name}.csv", dtype=dict_dtypes)

# 强制转换字段为字符串，保留FIPS码前导零，可根据实际FIPS长度调整zfill参数
for col in lst_str_cols:
    # 存在空值可先填充为自定义默认值，例如此处填充为空字符串
    df[col] = df[col].fillna('').astype(str).str.zfill(15)

# 导出时增加配置，避免表格软件自动识别为数值
df.to_csv(
    f"{output_files_dir}/{output_shp_name}.csv",
    index = False, # 不需要导出pandas行索引可保留该参数
    quoting = csv.QUOTE_NONNUMERIC
)

如果需要Excel打开时完全不显示引号也不触发科学计数法，可以将强制转换的行替换为以下代码，通过加入不可见的零宽空格强制Excel识别为文本类型：

df[col] = df[col].fillna('').astype(str).str.zfill(15).apply(lambda x: '\u200B' + x)

• 强制类型转换+zfill：避免读取时短FIPS码丢失前导零，同时确保所有值为纯字符串格式，阻断隐式类型转换的可能
• quoting参数：导出时给所有非数值字段包裹双引号，表格软件读取时会直接识别为字符串类型，不会自动做数值格式化
• 零宽空格方案：属于Excel兼容的特殊处理，零宽空格不会在显示时出现，同时会让Excel跳过数值识别逻辑

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DiamondJoe12