如何编写 CSV 文件以便 csv.DictReader() 将其读取为 string/int？
How to write a CSV file so it is read by csv.DictReader() as string/int?
我使用 pandas.DataFrame.to_csv() 将 DataFrame 写入 CSV 文件。在此文件中，其中一列表示 "Year"。问题是，当使用 csv.DictReader() 加载 CSV 文件时，该列显然被读取为浮点数，因此，.0 被添加到它的值中！！以下为准确阅读行：
csvfile = csv.DictReader(of, delimiter="|")
我仔细检查了保存的 CSV 文件，那里根本没有小数点！
如何正确编写 CSV 文件，以便 csv.DictReader() 将某些列作为字符串或至少作为整数读取？
注意：我无法控制 csv.DictReader() 的调用方式。
首先，检查 Year 列的类型：
df['Year'].dtype
如果它是 float64 类型，那么您应该将其转换为整数：
df['Year'] = df['Year'].astype(int)
除非你在该行中有空单元格，否则你需要先填写它们（因为你不能在整数列中有 NaN）：
df['Year'].fillna(1234)
或者，为 to_csv() 方法使用参数 float_format。
我使用 pandas.DataFrame.to_csv() 将 DataFrame 写入 CSV 文件。在此文件中，其中一列表示 "Year"。问题是，当使用 csv.DictReader() 加载 CSV 文件时，该列显然被读取为浮点数，因此，.0 被添加到它的值中！！以下为准确阅读行：
csvfile = csv.DictReader(of, delimiter="|")
我仔细检查了保存的 CSV 文件，那里根本没有小数点！
如何正确编写 CSV 文件，以便 csv.DictReader() 将某些列作为字符串或至少作为整数读取？
注意：我无法控制 csv.DictReader() 的调用方式。
首先，检查 Year 列的类型：
df['Year'].dtype
如果它是 float64 类型，那么您应该将其转换为整数：
df['Year'] = df['Year'].astype(int)
除非你在该行中有空单元格，否则你需要先填写它们（因为你不能在整数列中有 NaN）：
df['Year'].fillna(1234)
或者，为 to_csv() 方法使用参数 float_format。