将浮点64转换为浮点32，然后数据将更改
我有一个csv文件包含一些浮点数据。代码很简单
df = pd.read_csv(my_csv_vile)
print(df.iloc[:2,:4]
600663.XSHG 000877.XSHE 600523.XSHG 601311.XSHG
2016-01-04 09:31:00 49.40 8.05 22.79 21.80
2016-01-04 09:32:00 49.55 8.03 22.79 21.75
然后我将其转换为float32以节省内存使用。
short_df = df.astype(np.float32)
print(short_df.iloc[:2,:4])
600663.XSHG 000877.XSHE 600523.XSHG 601311.XSHG
2016-01-04 09:31:00 49.400002 8.05 22.790001 21.799999
2016-01-04 09:32:00 49.549999 8.03 22.790001 21.750000
值刚刚更改！我如何保持数据不变？
（我也尝试了short_df.round（2），但是print仍然得到相同的输出）
共有1个答案
许多十进制浮点数不能用float64或float32精确表示。如果您不熟悉该问题，请查看例如浮点指南。
Pandas默认显示精度为6的浮点数，在默认输出中删除尾随的0。
float64可以准确地表示高达（或超过）精度6的示例数字，而float32不能：
>>> print("%.6f" % np.float64(49.40))
49.400000
>>> print("%.6f" % np.float32(49.40))
49.400002
如果您对打印df时超过第二位的精度不感兴趣，可以设置显示精度：
pd.set_option('precision', 2)
即使使用float32s，也会得到相同的输出：
>>> df.astype(np.float32)
600663.XSHG 000877.XSHE 600523.XSHG 601311.XSHG
2016-01-04 09:31:00 49.40 8.05 22.79 21.80
09:32:00 49.55 8.03 22.79 21.75
如果要在回写csv文件时删除第二位以外的所有内容，请使用float_格式：
df.to_csv(file_name, float_format="%.2f")
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