将 CSV 字段类型设置为字符串，但打开 CSV 时仍为数字？答案

【问题标题】：Setting CSV field type as string, but still numeric when opening CSV?将 CSV 字段类型设置为字符串，但打开 CSV 时仍为数字？
【发布时间】：2021-12-05 18:49:42
【问题描述】：

我正在尝试使用 pandas 来确保 CSV 文件将某些字段（包含数字）输出为字符串，而不是数字：

# lst of column names which needs to be string
lst_str_cols = ['FIPS_BLOCK', 'FIPS_BLKGR', 'FIPS_TRACT','FIPS_PLACE']
# use dictionary comprehension to make dict of dtypes
dict_dtypes = {x : 'str'  for x in lst_str_cols}
# use dict on dtypes
df = pd.read_csv(output_files_dir + "//" + output_shp_name + ".csv", dtype=dict_dtypes)
df.to_csv(output_files_dir + "//" + output_shp_name + ".csv")

虽然代码运行良好且没有错误，但 CSV 仍然有 FIPS_BLOCK, FIPS_BLKGR, FIPS_TRACT, and FIPS_PLACE 作为数字 - 即 5.50791E+14. 我可以做些什么来确保它正确输出吗？

【问题讨论】：

我们可以从 csv 文件中看到一些示例数据，就像您在文本编辑器中打开它一样？
你可以试试df = df.apply(str)
请给我们一些我们可以使用的东西。与其读取 CSV，不如只用几列和几行初始化一个数据框？或者，发布一个小样本 CSV 并删除 output_files_dir + "//" + output_shp_name + ".csv" 以支持说“test.csv”。
问题可能是您首先将“str”应用于列。原生数据类型有哪些？
为什么发布一个问题然后就黑了？

标签： python pandas string arcpy

【解决方案1】：

如果您有一行，每列都有一个实际的字符串，理想情况下是第一条记录，那么所有后续数据都将被解释为字符串。但是，这会创建一个需要考虑进行实际分析的记录，因为这些字段具有不相关的数据。有一个字符串将强制进行这种解释。问题是数据类型不会在 CSV 中定义，无论何时/无论何时读取文件，都需要解释这些字段。 Pandas 在将 FIPS 字段确定为对象（字符串）方面做得很好，但相同的 CSV 将在 excel 或 Arc 软件中加载为不带前导零的整数。每个都因数据的内部软件解释而异。另见：Trying to keep the same type after saving a dataframe in a csv file

【讨论】：

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