如何在 Pandas 中将带有前导零的数据导出到 CSV 并保留前导零。

Question

我有一个 Pandas 的数据框，其中一个列包含具有前导零的数据。 我希望将数据框以 CSV 格式导出并保留前导零。 因此，我尝试了以下代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import os
os.chdir(path)
x=np.array(['0134','0567','0012','0009'])

df=pd.DataFrame(x,columns=['Test'])
df.dtypes
df.Test=df.Test.astype("str")
df.to_csv("leadingZero.csv")

但是在 leadingZero.csv 文件中，我发现一个列中的数值前导零被删除了，而另一个列中的0则保留了下来。

你能指导我如何在 CSV 中保留前导零吗？

- Sonia

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应该按预期工作...您是在文本编辑器中打开 leadingZero.csv 吗？还是您可能在 Excel 中打开文件..？ - Chris Adams

可能是Pandas csv导入：保留列中的前导零的重复问题。 - 0xPrateek

你是在用文本编辑器打开 leadingZero.csv 吗？真的吗？为什么你会问这样的问题呢？你觉得一个公司的高级管理层会用文本编辑器打开那个文件吗？... - Angelo

你是在用文本编辑器打开 leadingZero.csv 吗？真的吗？为什么你会问这样的问题呢？你认为一个公司的高级管理层会用文本编辑器打开那个文件吗？... - undefined

Answer 1

这里的问题与csv文件有关。如果使用不同的格式（如wordpad，notepad等）打开csv文件，前导零将出现。

在您想保留前导零的列上使用apply('="{}".format)。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Test': ['0134','0567','0012','0009']})
df['Test'] = df['Test'].apply('="{}"'.format)
df.to_csv('withLeadingZeros'+'.csv', index = False)

来自withLeadingZeros.csv的输出

- Govinda

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这是最好的解决方案，相比于那些完全无用的答案，人们只是建议使用astype等等。非常感谢你。 - Angelo

这是最好的解决方案，相比于那些完全无用的答案，人们只是建议使用astype等等。非常感谢你。 - undefined

Answer 2

• 保留前导零需要使用 df.Test.astype("str")。
• 要去除索引列，请在 to_csv 方法中使用: index=False。

import numpy as np
import pandas as pd
x = np.array(['0134','0567','0012','0009'])
df = pd.DataFrame(x, columns=['Test'])
df.Test = df.Test.astype("str")
df.to_csv("leadingZero.csv", index=False)

输出结果 (leadingZero.csv):

Test
0134
0567
0012
0009

在办公应用程序中查看带前导零的 CSV 文件

如果您使用办公应用程序打开CSV文件，请将列选择为“文本”。我正在Ubuntu机器上使用Libre Office Calc。

• 打开CSV文件时，选择列为文本字段。

• 工作表将有前导零：

如果您使用 Microsoft Excel，请按照Microsoft 关于数字格式化为文本的文档进行操作。

- arshovon

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我建议使用这个解决方案，因为它使用内部向量化函数，而Prateek Mishra的答案则是以逐元素方式使用lambda（不推荐）（也不推荐）。 - JE_Muc