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这在某种程度上似乎是一个数据类型问题。我试图在通过 read_csv 导入时明确提供数据类型，方法是将 dtype 参数指定为 {'columnname': np.float64}。问题仍然没有消失。
我怎样才能让导入的值与源 csv 文件中的值完全一样？
最佳答案
Pandas 使用专用的 dec 2 bin 转换器，该转换器会牺牲准确性以牺牲速度。
将 float_precision='round_trip' 传递给 read_csv 可以解决这个问题。
查看 this page有关这方面的更多详细信息。
处理数据后，如果您想将其保存回 csv 文件，您可以将float_format = "%.nf" 传递给相应的方法。
一个完整的例子:
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
关于python - Pandas 读取具有浮点值的 csv 文件导致奇怪的舍入和小数位，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47368296/
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