Pandas DataFrame导出至csv时如何更改列的数据类型

Question

希望这个请求很简单。

我发现当我构建一个DataFrame并设置列数据类型，然后将其导出到csv时，它会对数字字符串的数据类型进行转换为整数。

例如，一个值可能是"0000"，而csv最终变成了值0。但我需要它保留字符串中的字符数，并将csv保存为"0000"。

有人知道如何保留字符串而不是转换数据类型吗？

在导入之后设置数据类型无法解决问题（在任何人告诉我可以在导入之前/之后设置之前），因为它会导致将整数转换为字符串时必须每次导入都配置前导0s，这不是最理想的。

希望我正在忽略一些简单的东西。

（编辑） 哦，我的导出行只是一个简单的导出，这就是为什么我可能没有意识到需要提供的参数。

df.to_csv("Test.csv", index=False)

- Aklys

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引起问题的列的数据类型是什么？（必须是“object”。） - DYZ

等等，你怎么知道前导零已经被移除了？你在Excel中打开CSV文件了吗？ - DYZ

你能展示一下导出前的Dataframe小样本吗？包括数据类型？ - ASGM

@DyZ 向我展示了我的假设的愚蠢。感谢你，DyZ。ASGM 你解决了它，我最初在导入时进行 str 的角度工作正常。感谢大家向我展示我错误的简单假设，没有考虑到 Excel 在打开数据时会进行转换，教训我不要首先使用文本编辑器。 - Aklys

@DyZ 再次感谢你让我意识到要对我的假设进行双重检查，以尽可能原始的信息为依据:) 我会因为忽视这一点而自责好几天哈哈 - Aklys

Answer 1

假设您要保留的列为 df['your_column']，您可以在 read_csv() 中使用 dtype 参数：

df.read_csv('temp.csv', dtype={'your_column': str})

如果这样不起作用，你确定你的列首先是字符串吗？因为这是我看到的行为：

>>> df1 = pd.DataFrame({'a': ['0000', '0000', '0100',]})
>>> df1
      a
0  0000
1  0000
2  0100
>>> df1.to_csv('temp.csv', index=False)
>>> df2.read_csv('temp.csv', dtype={'a': str})
>>> df2
      a
0  0000
1  0000
2  0100

也许您的问题不在于导出或导入，而在于创建过程中。

df = pd.DataFrame({'a': 0000, 0000, 0100]})

这将创建一个包含值为0,0,100的数据框。如果你想让它们成为字符串，你需要将它们创建为字符串。

- ASGM