我嘗試添加多個 csv 文件。我已點擊以下鏈接。 如何在Python中合并200個csv文件import pandas as pdcombined_csv = pd.concat( [ pd.read_csv(f) for f in filenames ] )combined_csv.to_csv( "combined_csv.csv", index=False )但我的價值觀從49.108,55.738,30.10641.681,54.896,32.99到49.108000000000004,55.738,30.10599999999999841.681000000000004,54.896,32.99如何防止這種情況發生？提前致謝
3 回答
侃侃無極
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事實上，就是按照你要求的去做。問題在于，您讀取浮點數，并且由于語言讀取浮點數的方式，它們會產生一些微小的變化。
在這種情況下，使用此代碼，它將滿足您的需要。
combined_csv.to_csv( "combined_csv.csv", index=False, float_format='%.3f')
慕田峪4524236
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使用之前答案的替代方案float_format：
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)
守著一只汪
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您可以將 glob（一個用于處理文件的 Python 庫）與 pandas 結合使用，以更好地組織這些數據。glob 可以通過使用正則表達式匹配來獲取文件名來打開多個文件：
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)
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