panda to_csv参数float_格式和decimal不适用于索引列

Question

背景

我正在做一些模拟实验。通过可变参数（在本例中仅限于rpm）进行的系统分析，并将结果数据帧results_df的最后一行附加到汇总数据帧df中，该数据帧包含根据变化的rpm给出系统的行为。

为了得到一个合适的绘图和数据分析索引，我将列表中的不同值（这里是rpm）转换为pandas系列ser，并用包含我感兴趣的结果的汇总数据框df来连接这个系列。

因为我感兴趣的每个计算的结果只是每个计算的最后一行，所以我使用.tail(1)从results数据框results_df中提取这些数据。

到目前为止，我所做的工作如下片段所示：

rpm = [0.25, 0.3, 0.5, 0.75, 1.0, 1.5, 2.0]

ser = pd.Series(rpm, name='rpm')
df = pd.DataFrame()
df_list = list()

for i, val in enumerate(rpm):
    results_df = get_some_data_from_somwhere()
    df_list.append(results_df.tail(1))

df = df.append(df_list, ignore_index=True)
df = pd.concat([df, ser], axis=1)
df.set_index('rpm', inplace=True)


with open('foo.csv', 'w') as f:
    data.to_csv(f, index=True, header=True, decimal=',', sep=' ', float_format='%.3f')

问题

我得到的这个csv文件的格式如下：

rpm cooling_inner heating_inner cooling_outlet heating_outlet
0.25 303,317 323,372 302,384 324,332

但是，我希望索引列上有三个十进制数字和一个逗号作为十进制符号，如下所示：

rpm cooling_inner heating_inner cooling_outlet heating_outlet
0,250 303,317 323,372 302,384 324,332

因此，在使用.to_csv命令将数据帧导出到csv文件时，index和decimal符号选项似乎不应用于索引列。

既然设置了index选项，并且所有值（索引列除外）都具有正确的格式和十进制符号，那么我如何实现这种行为？

我必须以某种方式处理索引列吗？

Answer 1

我会重写你的两条底线：

with open('foo.csv', 'w') as f:
    data.to_csv(f, index=True, header=True, decimal=',', sep=' ', float_format='%.3f')

进入

data.reset_index().to_csv('foo.csv', index=False, header=True, decimal=',', sep=' ', float_format='%.3f')

这是一种解决方法，但正如您所注意到的，关键字参数decimal=和float_format=只作用于数据列，而不作用于索引。

我要做的是用reset_index将索引放入数据帧，然后告诉to_csv(index=False不要将索引保存到文件中（因为它现在在数据中）。

另外，自己打开一个文件流（with open('foo.csv', 'w') as f:）最好留给pandas，当您只给它一个字符串'foo.csv'作为第一个参数时，pandas自己就可以做到这一点。