【数据清洗秘籍】如何避免Pandas中的科学计数法陷阱

在数据分析的世界里，数据清洗是一项不可或缺的工作。我们经常需要将数据从一种格式转换为另一种格式，以适应分析的需求。然而，在处理数值数据时，一个常见的问题就是数值被自动转换为科学计数法，尤其是当数值非常大时。这不仅影响了数据的可读性，还可能对后续的分析造成影响:譬如无法关联，但是本质是可以关联的数据。

本文将深入了解这个问题，并提供解决方案。

问题简介

在Pandas中，pd.to_numeric 是一个常用的函数，用于将数据列转换为数值类型。然而，当我们使用这个函数时，可能会遇到一个令人头疼的问题：即使原始数据是一个完整的整数，转换后的结果却以浮点数的形式出现，例如12274323452 变成了12274323452.0000。这不仅看起来不整洁，也可能在某些情况下导致精度问题。

语法详解

pd.to_numeric函数的基本语法如下：

pd.to_numeric(scalar, errors='raise')

• scalar：要转换的值。
• errors：如果设置为 `'raise'`，则在无法转换时抛出错误；如果设置为 `'coerce'`，则将无法转换的值设置为 `NaN`；如果设置为 `'ignore'`，则忽略转换，返回原始数据。

案例实践

有以下DataFrame：

df = pd.DataFrame({'PHONENUMBER': ['12274323452', '1234567890', 'not_a_number']})

如果我们直接使用pd.to_numeric转换PHONENUMBER列：

df['PHONENUMBER'] = pd.to_numeric(df['PHONENUMBER'], errors='coerce')

结果可能会以浮点数的形式出现，即使原始数据是整数。

为了避免这个问题，我们可以使用astype

df['PHONENUMBER'] = pd.to_numeric(df['PHONENUMBER'], errors='coerce').astype('int64')

这样，Pandas会尝试将数值转换为最小的整数类型，避免了科学计数法的问题。

其他注意事项

• 数据类型检查：在转换后，检查数据类型以确保它符合预期。可以:用 df['PHONENUMBER'].dtype 来查看当前的数据类型。
• 处理NaN值：使用 errors='coerce' 后，无法转换的值会变成 NaN。根据情况，需要填充这些 NaN 值或删除它们。
• 版本兼容性：downcast 参数在Pandas的不同版本中可能有所不同。请确保您的Pandas版本支持您想要使用的参数。

通过以上步骤，可以有效地控制Pandas中的数值转换，避免科学计数法的问题，保持数据的整洁和准确性。这不仅有助于提高数据的可读性，还能确保分析结果的可靠性。

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