引用str的；熊猫身上的浮子

Question

处理后的文件不干净。csv

Date,Wave,Wavelength
2019-08-28,Theta,0.112358472
2019-08-27,Eta,571.5499015
2019-08-27,Lambda,286.4175921
2019-08-26,Iota,0.220237736

有了密码

import os
import csv
import pandas as pd

myfile = ('path/to/'
          'unclean.csv')

os.chdir(os.path.dirname(myfile))
df = pd.read_csv(os.path.basename(myfile))

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df[['Wave']] = df[['Wave']].astype(str)
df[['Wavelength']] = df[['Wavelength']].astype(float)

df.to_csv('clean.csv',
          float_format='%g',
          index=False,
          quotechar='"',
          quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)

我把输出弄干净了。csv

"Date","Wave","Wavelength"
"2019-08-28","Theta","0.112358"
"2019-08-27","Eta","571.55"
"2019-08-27","Lambda","286.418"
"2019-08-26","Iota","0.220238"

在引用所有内容的地方，尽管我特别将列的类型设置为波长浮动，并将其作为参数设置为至_csv，但我要求仅引用非数字字段。

如何引用字符串并保持数字不被引用？

许多讨论（例如：1、2、3、4）建议quoting=csv。QUOTE_NONNUMERIC应该可以。

使用pandas==0.24。2和unicodesv==0.14。1，均来自蟒蛇项目==0.8。2。

议论

瓦伦蒂诺的回答指出了问题所在，但我知道除了float\u格式=“%g”

"Date","Wave","Wavelength"
"2019-08-28","Theta",0.11235847199999999
"2019-08-27","Eta",571.5499014999999
"2019-08-27","Lambda",286.41759210000004
"2019-08-26","Iota",0.22023773600000002

避免引入少量的999999和0000001。

Answer 1

从熊猫到_csv文档：

引用：csv模块中的可选常量
默认为csv。最低报价。如果设置了浮点格式，则浮点将转换为字符串，从而转换为csv。QUOTE\u NONUMERIC将它们视为非数字。

（重点是我的）

只需删除float\u format='%g'参数，您的float将不会被引用。

编辑

据我所知，如果您需要格式化浮动，则无法直接使用to_csv参数实现您想要的效果<但是你仍然可以自己“伪造”格式。

#make a new dataframe with formatted strings
ddf = df.applymap(lambda x : '{:g}'.format(x) if isinstance(x, float) else '"{}"'.format(x))

#write the new dataframe to csv, now using QUOTE_NOTE because we already added quote characters where needed
ddf.to_csv('clean.csv',
      index=False,
      quoting=csv.QUOTE_NONE)

clean.csv文件看起来像：

Date,Wave,Wavelength
"2019-08-28 00:00:00","Theta",0.112358
"2019-08-27 00:00:00","Eta",571.55
"2019-08-27 00:00:00","Lambda",286.418
"2019-08-26 00:00:00","Iota",0.220238