Pandas Dataframe.to_csv decimal=',' 不起作用答案

【问题标题】：Pandas Dataframe.to_csv decimal=',' doesn't workPandas Dataframe.to_csv decimal=',' 不起作用
【发布时间】：2021-01-29 19:49:11
【问题描述】：

在 Python 中，我将我的 Pandas Dataframe 写入 csv 文件，并希望将小数分隔符更改为逗号 (,)。像这样：

results.to_csv('D:/Data/Kaeashi/BigData/ProcessMining/Voorbeelden/Voorbeeld/CaseEventsCel.csv', sep=';', decimal=',')

但 csv 文件中的小数分隔符仍然是 . 为什么？我做错了什么？

【问题讨论】：

您可以通过在控制台中输入 pandas.__version__ 来检查 pandas 的版本。文档说明您想要的操作是“0.16.0 版中的新功能”。也许你的版本还不支持这个？

标签： python csv pandas

【解决方案1】：

如果decimal参数不起作用，可能是因为列的类型是object。（当你做df[column_name]时检查最后一行中的dtype值）

如果某些行包含无法解析为数字的值，就会发生这种情况。

您可以强制列更改类型： Change data type of columns in Pandas。但这会使您丢失该列中的非数字数据。

【讨论】：

【解决方案2】：

直到0.16.0 才添加此功能

在 to_csv 中添加了十进制选项以提供非“.”小数分隔符的格式 (GH781)

将 pandas 升级到更新的版本，它就可以工作了。下面的代码使用10 minute tutorial和pandas 0.18.1版

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> dates = pd.date_range('20130101', periods=6)
>>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))
>>> df
                   A         B         C         D
2013-01-01 -0.157833  1.719554  0.564592 -0.228870
2013-01-02 -0.316600  1.545763 -0.206499  0.793412
2013-01-03  1.905803  1.172803  0.744010  1.563306
2013-01-04 -0.142676 -0.362548 -0.554799 -0.086404
2013-01-05  1.708246 -0.505940 -1.135422  0.810446
2013-01-06 -0.150899  0.794215 -0.628903  0.598574
>>> df.to_csv("test.csv", sep=';', decimal=',')

这将创建一个如下所示的“test.csv”文件：

;A;B;C;D
2013-01-01;-0,157833276159;1,71955439009;0,564592278787;-0,228870244247
2013-01-02;-0,316599953358;1,54576303958;-0,206499307398;0,793411528039
2013-01-03;1,90580284184;1,17280324924;0,744010110291;1,56330623177
2013-01-04;-0,142676406494;-0,36254842687;-0,554799190671;-0,0864039782679
2013-01-05;1,70824597265;-0,50594004498;-1,13542154086;0,810446051841
2013-01-06;-0,150899136973;0,794214730009;-0,628902891897;0,598573645748

【讨论】：

【解决方案3】：

不知何故，我也无法正常工作。我总是最终使用以下脚本来纠正它。它很脏，但对我有用：

for col in df.columns:
    try:
        df[col] = df[col].apply(lambda x: float(x.replace('.','').replace(',','.')))
   except:
        pass

编辑：误读了问题，您可能会通过将所有浮点数更改为字符串来使用相同的策略:)。再说一次，您可能应该弄清楚它为什么不起作用。如果你让它工作，就发布它。

【讨论】：

【解决方案4】：

这个例子假设可以工作（因为它对我有用）：

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series(np.random.randn(10))
with open('Data/out.csv', 'w') as f:
    s.to_csv(f, index=True, header=True, decimal=',', sep=';', float_format='%.3f')

out.csv：

;0
0;0,091
1;-0,009
2;-1,427
3;0,022
4;-1,270
5;-1,134
6;-0,965
7;-1,298
8;-0,854
9;0,150

我不明白为什么您的代码不起作用，但无论如何，请尝试根据您的需要使用上面的示例。

【讨论】：

即使这样也没有成功
您是否尝试升级已安装的 pandas？
df.to_csv(csvFile, sep="\t", index=False) --> 这不提供数据框 df 列之间的制表符空间。如果我删除 sep，那么默认情况下它需要逗号 (,) 并且文本位于双引号“”下。但我想通过使用制表符分隔符在 csv 文件中拥有这两个 coulmns。谢谢！

【解决方案5】：

如果数据是一个对象，而不是一个普通的浮点类型，例如 python decimal.Decimal(10.12)。首先，更改类型，然后写入 CSV 文件：

import pandas as pd
from decimal import Decimal

data_frame = pd.DataFrame(data={'col1': [1.1, 2.2], 'col2': [Decimal(3.3), Decimal(4.4)]})
data_frame.to_csv('report_decimal_dot.csv', sep=';', decimal=',', float_format='%.2f')

data_frame = data_frame.applymap(lambda x: float(x) if isinstance(x, Decimal) else x)
data_frame.to_csv('report_decimal_comma.csv', sep=';', decimal=',', float_format='%.2f')

【讨论】：