防止在加载、连接和重新保存CSV文件时更改浮点值

Question

我尝试添加多个csv文件。我已经按照下面的链接。如何在Python中合并200个csv文件

import pandas as pd
combined_csv = pd.concat( [ pd.read_csv(f) for f in filenames ] )
combined_csv.to_csv( "combined_csv.csv", index=False )

但我的价值观从

49.108,55.738,30.106
41.681,54.896,32.99

到

49.108000000000004,55.738,30.105999999999998
41.681000000000004,54.896,32.99

如何预防这种情况？

提前谢谢

Answer 1

使用float_format替代前面的答案：

import pandas as pd
from decimal import Decimal
from io import StringIO
import sys

data = '''\
a,b,c,d,e,f
49.108,55.738,30.106,41.681,54.896,32.99
94.107,55.739,3.105,41.671,45.897,23.98
'''

f = StringIO(data)
df = pd.read_csv(f)
df.to_csv(sys.stdout, index=False)

df = df.round(decimals=4)
df.to_csv(sys.stdout, index=False)

f.seek(0)
converters = {k: Decimal for k in 'abcdef'}
df = pd.read_csv(f, converters=converters)
df.to_csv(sys.stdout, index=False)

Answer 2

您可以将用于处理文件的Python库glob与pandas结合使用，以便更好地组织这些数据。glob可以通过使用正则表达式匹配来打开多个文件，以获取文件名：

import glob

files = glob.glob("file*.csv")

df_list = []
for filename in files:
  data = pd.read_csv(filename)
  df_list.append(data)

df = pd.concat(df_list)

print(files)

Answer 3

事实上，他正在按你的要求做。问题是你读浮点数，由于语言读浮点数的方式，它们在读浮点数时有一些小的变化。

在这种情况下，使用这个代码，它会给你所需要的。

combined_csv.to_csv( "combined_csv.csv", index=False, float_format='%.3f')