Pandas DataFrame列科学计数法转十进制及无舍入转整数求助

1. 科学计数法转十进制小数 #

Pandas默认对极小、极大数值采用科学计数法显示，仅需调整全局显示参数即可输出你需要的普通小数格式，代码如下：

import pandas as pd

# 读取原数据
df1 = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/노후교량/DZ_Middle_G/20km_hr_lane1_acc_middle_girder.csv')

# 调整浮点数显示格式，设置足够精度覆盖数据小数位，自动去除末尾无意义的0
pd.set_option('display.float_format', lambda val: '{:.10f}'.format(val).rstrip('0').rstrip('.') if '.' in '{:.10f}'.format(val) else str(val))

# 输出结果即为你要的十进制小数格式
print(df1.head())

如果需要实际修改列存储的数值格式，而非仅调整显示效果，可对目标列单独处理：

df1['DZ_middle_G_L1_20km'] = df1['DZ_middle_G_L1_20km'].apply(lambda val: float('{:.10f}'.format(val).rstrip('0').rstrip('.')))

2. 十进制数值无舍入转整数 #

无舍入转换默认直接截断小数部分，可根据你的使用场景选择对应方案：

• 直接截断转换：适用于数值本身大于1，需要保留整数部分的场景

df1['整数列'] = df1['DZ_middle_G_L1_20km'].apply(lambda x: int(x))

• 放大后转换：如果需要保留所有小数位的有效数字，可先乘以对应10的幂次再转换，示例数值放大10^7倍即可覆盖所有有效位

df1['整数列'] = df1['DZ_middle_G_L1_20km'].apply(lambda x: int(x * 10**7))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kim Yejun