python - 在 Pandas 中使用 astype 不会给出预期的结果

Question

我正在尝试将 Pandas 数据框中的浮点数转换为 int。我通常使用 .astype('int64')但是，在这种情况下，它不起作用。
这是我正在使用的代码:

import pandas as pd
d = {'test': [1]}
df = pd.DataFrame(columns= ['test'], data =d)

df['test'] = 60590820065001969.0
df['test'].astype('int64')

这是我得到的结果:

0    60590820065001968
Name: test, dtype: int64

请注意这些数字有何不同(浮点数以 69 结尾，整数以 68 结尾)。
如果我尝试一个较小的数字，通过删除前 2 位数字，那么它工作正常:

df['test'] = 590820065001969.0
df['test'].astype('int64')

给我 :

0    590820065001969
Name: test, dtype: int64

这让我觉得它可能与数字大小有关，但我不确定它是什么。任何人都可以在这里发现问题吗？
顺便说一下，我使用的是 Python 3。

Answer 1

60590820065001969.0对python来说太大了，无法以浮点格式精确表示。因此，python 选择它确定正确表示的最接近的值。
使用 decimal图书馆

In [16]: import decimal

In [17]: a = decimal.Decimal("60590820065001969.0")

In [18]: int(a)
Out[18]: 60590820065001969