熊猫读取带有浮点值的csv文件会导致奇怪的舍入和十进制数字
我有一个csv文件，其中包含数字值1524.449677。总是精确地有6位小数。
当我通过pandas导入csv文件（和其他列）时read_csv，该列会自动获取datatype
object。我的问题是这些值显示为2470.6911370000003实际应有的值2470.691137。或该值2484.30691显示为2484.3069100000002。
在某种程度上，这似乎是一个数据类型问题。我尝试通过read_csv将dtype参数指定为来通过显式提供数据类型{'columnname': np.float64}。问题仍然没有解决。
如何获取导入的值并完全按源csv文件中的值显示？
问题答案：
熊猫使用专用的dec 2 bin转换器，会优先于速度而降低精度。
传递float_precision='round_trip'给read_csv修复了这个。
请查看此页面以获取更多详细信息。
处理完数据后，如果要将其保存回 csv 文件中，则可以传递
float_format = "%.nf"给相应的方法。
完整示例：
import pandas as pd
df_in = pd.read_csv(source_file, float_precision='round_trip')
df_out = ... # some processing of df_in
df_out.to_csv(target_file, float_format="%.3f") # for 3 decimal places
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