pandas 科学计数法转成float

pandas 科学计数法转成float

在数据处理中，我们经常会遇到科学计数法表示的数据，例如1.234567e+08。虽然科学计数法在计算机内部存储和计算上具有一定优势，但在实际操作中，我们更倾向于使用常规的浮点数表示。在使用pandas进行数据处理时，经常需要将科学计数法表示的数据转换成常规的浮点数。

本文将介绍如何使用pandas将科学计数法表示的数据转换成浮点数。

1. 生成科学计数法数据

首先，让我们生成一组科学计数法表示的数据作为示例。我们使用numpy生成一个包含科学计数法表示数据的DataFrame。

import numpy as np
import pandas as pd

# 生成科学计数法数据
data = {'col1': [1.234567e+08, 2.345678e+09, 3.456789e+10],
        'col2': [4.567890e+11, 5.678901e+12, 6.789012e+13]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行以上代码，我们可以得到一个包含科学计数法数据的DataFrame如下：

	col1	col2
0	123456700	456789000
1	2345678000	5678901000
2	34567890000	67890120000

2. 将科学计数法数据转换成float

接下来，我们可以使用pandas的astype方法将科学计数法数据转换成浮点数。

# 将科学计数法数据转换成float
df_float = df.astype(float)
print(df_float)

运行以上代码，我们可以得到一个转换后的DataFrame如下：

	col1	col2
0	123456700.0	456789000.0
1	2345678000.0	5678901000.0
2	34567890000.0	67890120000.0

通过以上步骤，我们成功将科学计数法表示的数据转换成了浮点数，方便进行后续的数据分析和处理。

总结：本文介绍了如何使用pandas将科学计数法表示的数据转换成浮点数，通过简单的astype操作，我们可以轻松地将数据转换成我们需要的格式。