如何防止 pandas to_csv 将数字格式化为数字以保留前导 0？答案

【问题标题】：How do you prevent pandas to_csv from formatting numbers as numeric in order to preserve leading 0s?如何防止 pandas to_csv 将数字格式化为数字以保留前导 0？
【发布时间】：2021-02-05 20:28:15
【问题描述】：

我正在使用 to_csv 方法将数据框保存为 csv。但是，前面的 0 正在被删除。

例如，这是数据框在输出之前的样子：

正如您在第 6 列“采购订单”中看到的那样，数据是数字但包含前导 0。我想在输出到 csv 并在 Excel 中查看时保留该格式并保留前导 0，但是在 csv 输出中删除了前导 0：

有没有办法防止这种情况发生？这是我正在使用的命令：

out1.to_csv(outfile + '.csv', index=False, float_format='%f')

【问题讨论】：

标签： python pandas csv

【解决方案1】：

您是否尝试过使用float_format='%.16f' 或类似的东西？

【讨论】：

【解决方案2】：

我相信这更像是一个 Excel 问题，而不是 pandas。如果您使用文本编辑器查看 csv 文件，（我猜）您仍然会看到带有前导零的数字。我这样说是因为我在使用 Excel 时遇到了类似的问题，假设 CSV 文件中的项目格式namely dates，并产生了不可逆或烦人的转换。

在这种情况下，Excel 似乎将采购订单视为一个数字，然后对其进行格式化。它会在打开文件时立即执行此操作，因此您无法返回并格式化单元格或任何内容（零丢失）。

我认为 2 个简单的替代方案是：

以.xlsx 格式保存为df.to_excel()。这对我有用一些虚假的前导零数据。如果您只打算在 Excel 中使用数据，也许这是最好的。
编辑您的采购订单列，使其文本清晰。就像附加一个非数字字符（以后可以删除）：

df['Purchase Order'] = '#' + df['Purchase Order']
# df.to_csv('data.csv')

【讨论】：

完全同意 Excel 是这里的罪魁祸首。