python - 从 pandas Dataframe 字符串的科学记数法中获取幂数

Question

通过使用 pandas 读取制表符分隔的文件，我得到了一个包含字符串的数据框，可以使用 to_numeric() 将其转换为数字，但大多数数字是小到连 float64 精度都不够(例如 1,234e-4500)

将它们设置为 0 不是一个选项(计算、绘图和微分)。因此，尾数和指数应该分别找到到达数据帧的路径。

我怎样才能最轻松地转换字符串并将两个值一起保存为数字？

预先感谢您的帮助!

Answer 1

如果将两个值作为元组存储在 DataFrame 中足够方便，您可以使用 pandas.read_csv 的转换器函数来实现.

import pandas as pd

columns = ['a', 'b', 'c']  # list of columns to be converted
converters = {
    key: lambda x:
        (
            float(x.lower().split("e")[0].replace(",", ".")),
            int(x.lower().split("e")[1])
        ) for key in columns
}
df = pd.read_csv(
    "test.csv",   # your source file
    sep="\s+",    # tabs and whitespace as separator
    converters=converters,
)

有了源文件test.csv

a    b    c
1,234e-4500 2,34e-3432  9,12e-123122

结果产量

print df
print df['a'].dtype

            a              b                c
0  (1.234, -4500)  (2.34, -3432)  (9.12, -123122)
object

旁注:正如 vladimir 所指出的，如果问题允许解决方案，则数据规范化应该是首选方法。