पायथन पांडा: पूर्णांक के साथ आउटपुट डेटाफ्रेम सीएसवी

Question

मेरे पास pandas.DataFrame है जो मैं एक CSV फ़ाइल में निर्यात करना चाहता हूं। हालांकि, पांडा int प्रकारों के बजाय float के रूप में कुछ मान लिखते हैं। मुझे यह व्यवहार नहीं बदला जा सका।

एक डेटा फ्रेम का निर्माण:

df = pandas.DataFrame(columns=['a','b','c','d'], index=['x','y','z'], dtype=int) 
x = pandas.Series([10,10,10], index=['a','b','d'], dtype=int) 
y = pandas.Series([1,5,2,3], index=['a','b','c','d'], dtype=int) 
z = pandas.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d'], dtype=int) 
df.loc['x']=x; df.loc['y']=y; df.loc['z']=z 

देखें यह:

>>> df 
    a b c d 
x 10 10 NaN 10 
y 1 5 2 3 
z 1 2 3 4 

निर्यात यह:

>>> df.to_csv('test.csv', sep='\t', na_rep='0', dtype=int) 
>>> for l in open('test.csv'): print l.strip('\n') 
     a  b  c  d 
x  10.0 10.0 0  10.0 
y  1  5  2  3 
z  1  2  3  4 

क्यों दसियों एक डॉट शून्य है?

ज़रूर, मैं तो बस इस समारोह मेरी पाइपलाइन में पूरी CSV फ़ाइल reconvert से चिपक सकता है, लेकिन यह अनावश्यक लगता है:

def lines_as_integer(path): 
    handle = open(path) 
    yield handle.next() 
    for line in handle: 
     line = line.split() 
     label = line[0] 
     values = map(float, line[1:]) 
     values = map(int, values) 
     yield label + '\t' + '\t'.join(map(str,values)) + '\n' 
handle = open(path_table_int, 'w') 
handle.writelines(lines_as_integer(path_table_float)) 
handle.close() 

Answer 1

की आवश्यकता नहीं होगी के रूप में इस सवाल का जवाब मैं खोज रहा था की एक मामूली बदलाव था @Jeff ने अपने जवाब में क्या प्रस्तावित किया। क्रेडिट उसके पास जाता है।

import pandas 
    df = pandas.DataFrame(data, columns=['a','b','c','d'], index=['x','y','z']) 
    df = df.fillna(0) 
    df = df.astype(int) 
    df.to_csv('test.csv', sep='\t') 

Answer 2

यह एक "gotcha" in pandas (Support for integer NA), जहां Nans साथ पूर्णांक कॉलम तैरता में बदल दिए जाते है।

यह व्यापार-बंद स्मृति और प्रदर्शन कारणों के लिए काफी हद तक बनाया गया है, और यह भी कि परिणामी श्रृंखला "संख्यात्मक" है। एक संभावना है कि इसके बजाय dtype=object सरणी का उपयोग करें।

Answer 3

समस्या यह है कि जब से तुम पंक्तियों से बातें बताए हैं, लेकिन dtypes, कॉलम के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है ताकि चीजें object dtype है, जो एक अच्छी बात नहीं है करने के लिए डाली हो, तुम सब दक्षता खो देते हैं। तो एक तरीका यह है कि कन्वर्ट करना है जो आवश्यकतानुसार फ्लोट/इंट टाइप टाइप करेगा।

हम एक और प्रश्न का उत्तर है, अगर आप सभी को एक बार फ्रेम का निर्माण (या स्तंभ से स्तंभ का निर्माण) इस चरण

In [23]: def convert(x): 
    ....:  try: 
    ....:   return x.astype(int) 
    ....:  except: 
    ....:   return x 
    ....:  

In [24]: df.apply(convert) 
Out[24]: 
    a b c d 
x 10 10 NaN 10 
y 1 5 2 3 
z 1 2 3 4 

In [25]: df.apply(convert).dtypes 
Out[25]: 
a  int64 
b  int64 
c float64 
d  int64 
dtype: object 

In [26]: df.apply(convert).to_csv('test.csv') 

In [27]: !cat test.csv 
,a,b,c,d 
x,10,10,,10 
y,1,5,2.0,3 
z,1,2,3.0,4