内置的round函数只能作用于单个数 importpandasaspdimportnumpyasnp pd.DataFrame(变量名).to_csv("data.csv") pd.DataFrame(np.round(变量名,n)).to_csv("data.csv") np.round(变量名)# 保留整数np.round(变量名,n)# 保留n位小数dt.to_csv('Result1.csv',float_format='%.2f')#保留两位小数...
1 df.to_excel(outpath,float_format='%.2f')
dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result1.csv',na_rep='NA') #确实值保存为NA,如果不写,默认是空 6.格式 float_format: Format string for floating point numbers dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result1.csv',float_format='%.2f') #保留两位小数 7.是否保留某列数据 cols: Columns to w...
要将df保存为 csv 字符串,请不要指定path_or_buf: df.to_csv()',A,B\na,3,5\nb,4,6\n' 请注意,打印此内容将使\n生效: print(df.to_csv()) ,A,B a,3,5b,4,6 指定float_format 考虑以下包含浮点数的DataFrame: df = pd.DataFrame({"A":[3.00005,4],"B":[5,6]}, index=["a","b...
其中,to_csv()是pandas库中用于将数据保存为CSV文件的方法。 在使用to_csv()方法时,可以通过设置参数来控制数值的精度。具体来说,可以使用float_format参数来指定浮点数的输出格式,从而控制数值的精度。 以下是一个完善且全面的答案: pandas to_csv数值精度: to_csv()是pandas库中用于将数据保存为CSV文件的方法...
使用to_csv()方法导出并保存csv文件 仅导出特定列:参数columns 有/无标头,索引:参数header,index 编码:参数encoding 分隔符:参数sep 写入模式(新建,覆盖,添加):参数mode float浮点格式:参数float_format 转换为任何格式并保存 读取csv文件请参阅以下文章。
dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result1.csv',na_rep='NA') #确实值保存为NA,如果不写,默认是空 格式float_format: Format string for floating point numbers dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result1.csv',float_format='%.2f') #保留两位小数 ...
Python Pandas DataFrame.to_csv() 函数将一个 DataFrame 的行和列所包含的值保存到一个 CSV 文件中。我们也可以将 DataFrame 转换为 CSV 字符串。 pandas.DataFrame.to_csv() 语法 DataFrame.to_csv( path_or_buf=None, sep=",", na_rep="", float_format=None, columns=None, header=True, index=Tru...
def to_csv( self, path_or_buf=None, sep=",", na_rep="", float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode="w", encoding=None, compression="infer", quoting=None, quotechar='"', line_terminator=None, chunksize=None, date_format=None, doublequote=True...
df.to_csv('C:/Users/My/Path/test.csv',na_rep='NA')#确实值保存为NA,如果不写,默认是空 float_format:浮点数格式 df.to_csv('C:/Users/My/Path/test.csv',float_format='%.2f')#保留两位小数 cols:保留某列数据,默认为None df.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result.csv',columns=['name...