我正在给csv写一个pandas df.当我将其写入csv文件时,其中一列中的某些元素被错误地转换为科学记数法/数字.例如,col_1中包含诸如"104D59"之类的字符串.字符串主要在csv文件中表示为字符串,因为它们应该是.但是,偶尔的字符串,例如'104E59',正在转换为科学记数法(例如,1.04 E 61),并在随后的csv文件中表示为整数.
我试图将csv文件导出到软件包(即pandas - > csv - > software_new),这种数据类型的更改导致导出问题.
有没有办法将df写入csv,确保df ['problem_col']中的所有元素都在结果csv中表示为字符串或未转换为科学记数法？
这是我用来将pandas df写入csv的代码:df.to_csv('df.csv',encoding ='utf-8')
我还检查了问题列的dtype:对于df.dtype,df ['problem_column']是一个对象
我有一个包含许多子列表的列表.例如:
full_list = [[1, 1, 3, 4], [3, 99, 5, 2],[2, 4, 4], [3, 4, 5, 2, 60]]
我还有另一个列表,名为省略.例如:
omit = [99, 60, 98]
如果该子列表中的任何元素在省略列表中,我想删除full_list 中的子列表.例如,我希望结果列表是:
reduced_list = [[1, 1, 3, 4], [2, 4, 4]]
因为只有这些子列表没有省略列表中的元素.
我猜是有一些简单的方法可以通过列表理解来解决这个问题,但我无法让它工作.我尝试了很多东西:例如:
reduced_list = [sublist for sublist in full_list if item for sublist not in omit]
任何帮助将非常感激!
ps,以上是一个简化的问题.我的最终目标是从非常长的列表(例如,500,000个子列表)中删除子列表,如果这些子列表中的任何元素(字符串)在"省略"列表中包含超过2000个字符串.