Question

我有一个Excel电子表格（来自SAP的摘录），其中包含数据（文本，数字）。我将这些数据转换为DataFrame，进行一些计算，最后将其保存到sqlite数据库。而excel电子表格的逗号为小数点分隔符。 sqlite数据库包含带点作为小数分隔符的数字。

从代码中摘录：

df_mce3 = pd.read_excel('rawdata/filename.xlsx', header=0, converters={'supplier': str, 'month': str}, decimal=',')

（十进制=＆＃39;，＆＃39;是一个建议的解决方案，只有在您使用csv时才有效）

完成计算后，我使用以下代码将结果保存到sqlite数据库：

conn = sqlite.connect("database.db")
df_mce3.to_sql("rawdata", conn, if_exists="replace")
df_ka_ext.to_sql("costanalysis_external", conn, if_exists="replace")
[...]

输入：

month   ordqty  ordprice    ordervolume invoiceqty  invoiceprice    
08.2017 10,000  14,90       149,00      10,000      14,90

输出：

month   ordqty  ordprice    ordervolume invoiceqty  invoiceprice    
08.2017 10.000  14.90       149.00      10.000      14.90

我确实需要这些数字与输入数据具有相同的小数分隔符，我找不到这样做的方法。

因此我问你是否有人知道如何实现它？

我在Mac OS X上使用Python 3.5和pandas（0.19.1）以及numpy（1.11.2）。

谢谢！

Answer 1

您需要在保存之前转换float值。只需使用包含.的值循环遍历列，将每个值转换为字符串，然后就可以使用replace方法。

此处我转换了x列

中的所有值

df['x'] = [str(val).replace('.', ',') for val in df['x']]
df.to_sql('rawdata', conn, if_exists='replace')

Answer 2

评论结束后，我终于想出了一个至少可以用于样本数据的解决方案。我将不得不检查它是否适用于我的实际数据。

#!/usr/bin/env python3.5
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=list('ABCD'))

def formatnumbers(x):
    x = round(x, 4)
    x = str(x).replace('.', ',')
    return x

for col in df.columns:
    df[col] =  df[col].apply(formatnumbers)

print(df.head(n=5))

结果是：

         A        B        C        D
0  -0,4065  -1,6113   0,2257   0,7424
1   0,8349   0,0316   -1,105  -1,6463
2  -0,2108   0,7356  -1,0823   0,5261
3   0,3382   0,6158   0,6117  -0,3896
4   -0,403  -1,3639   0,8691   0,5791

更改小数点分隔符（Python，Sqlite，Pandas）

2 个答案: