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python - DataFrame 使用“astype”更改 DataType

问题描述

我遇到了以下问题：

我有一个数据框，我想将小数设置为固定宽度，如果我使用“apply{}”更改“列样式”，它会完美运行，但是如果我将此数据框导出为 *.txt，我会变成其他程序出错，我想在其中导入此数据集。如果我通过 *.astype(float) 进行更改，则程序能够导入数据集，但制表符和每个值的大小都会出现问题。

在此处输入图像描述

有没有办法使用 *.astype() 将每个值设置为固定大小？

例如，列“F [HZ]”应如下所示：30.00、10.78、10.90

感谢帮助！

标签： pythonpandasdataframe

解决方案

我猜您正在使用 pd.to_csv 将其保存为文本文件。在这种情况下，您可以按如下方式使用它来保存具有固定宽度的浮动数字：

df = pd.DataFrame({'F[HZ]': [30, 10.78, 10.9025], 'T[C]':[-50, -50, -50]})
df.to_csv('outfile.txt', float_format='%.2f')

此外，您还可以导入其他文件并使用 astype 将其四舍五入到小数点后两位，代码如下：

df['F[HZ]'] = df['F[HZ]'].astype(float).round(2)

如果您不希望 T[C] 为浮点数，则可以将其设置为整数类型，如下所示：

df['T[C]'] = df['T[C]'].astype(int)

要显示不同列的数据类型，您可以使用以下打印语句：

print(df.info())

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