解决excel解析浮点类型数据精度问题

最新推荐文章于 2024-10-31 14:32:57 发布
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分类专栏： java基础
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本文介绍了解决Excel中解析浮点类型数据时遇到的精度问题的方法。通过使用org.apache.poi库中的DataFormatter类，可以正确地格式化单元格内容，确保浮点数值的准确性。

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解决excel解析浮点类型数据精度问题
org.apache.poi.ss.usermodel.DataFormatter formatterCell = new org.apache.poi.ss.usermodel.DataFormatter();
formatterCell.formatCellValue(cell);
Python处理Excel输入的浮点数
小木可的博客
06-13 573
处理EXCEL的浮点数的问题
4字节十六进制转浮点数工具(Excel)
02-26
用excel表实现的4字节十六进制转浮点数的小工具，打开excel表后需要启用宏才能正常使用。
Excel浮点数比较
qq_42678477的博客
02-28 755
最近有一个需求： 1. 小于10kg,保留1位小数（四舍五入） 2. 大于等于10kg且小于100kg,先保留2位（四舍五入），然后保留1位（0.5整数位，2退3进7退8进） 3. 大于100kg，保留整数（四舍五入） 完整公式如下： =if(A1-10<-1E-8,ROUND(A1,1),IF(A1-100<1E-8,INT(ROUND(A1,1)*2)/2+IF(MOD...
excel中实现浮点数转16进制Float2Hex
05-21
在excel中实现浮点数转16进制Float2Hex, VBA熟练的人一看就懂，导入即可实现Float2Hex()函数。
excel浮点数误差解决办法
小橙子的博客
01-10 7594
浮点运算误差通常出现在使用小数运算，或运算过程中包含小数的情况中，在减法和除法中比较多见，这算误差的出现是随机的，并不一定总能碰到。但是，以目前的科技，这种误差总是可观存在的。由于计算机内部以二进制保存，所以十进制的有限位的小数，在计算机内部会是一个无限位的小数。例如：十进制的0.9虽然只有一位小数，转成2进制是无限循环小数0.1110011001100110011...单元格中写入简单的计算=5.1-5.2+1。
【EXCEL】浮点数取整
qq_50653422的博客
07-23 421
【代码】【EXCEL】浮点数取整。
Java-关于基本数据类型中浮点数计算产生的精度问题
12-22
在基本数据类型中，float和double都表示浮点型数据，而计算机计算采取的是对二进制的计算，所以会存在一定程度上的精度丢失问题。 BigDecimal类是一个大小数操作类，可以用来对超过16位有效位的数据进行精确的运算，...
浅谈python 读excel数值为浮点型的问题
09-19
在Python编程中，处理Excel数据是一项常见的任务，而有时我们可能会遇到读取Excel时数值被自动转换为浮点型的问题。这是因为Python的标准库`xlrd`（或更新的`openpyxl`、`pandas`等）在读取Excel文件时，默认会将...
十六进制(HEX)和浮点类型(float、double)转换工具
07-14
总的来说，十六进制与浮点类型转换是IT从业者必备的知识点，能够深入理解这个主题，不仅可以提高编程效率，还能增强问题解决能力。而“HexFloat.exe”这样的工具，作为辅助手段，有助于我们更便捷地进行这种转换，...
【数据处理专家】：Python与Excel数值精度问题的完美解析
[【数据处理专家】：Python与Excel数值精度问题的完美解析](https://cdn.educba.com/academy/wp-content/uploads/2024/03/Python-Output-Formatting.jpg) # 1. Python与Excel的基本概念与数值精度 在开始深入探讨...
【Python高级应用】：Excel数值精度问题的终极解决方案剖析
这一问题会严重影响数据分析的准确性，尤其是在涉及财务、科学计算等对精度有严格要求的领域。本章节将概述Excel中的数值精度问题，并初步探讨其对日常工作的影响。 首先，我们需要了解Excel使用的是二进制浮点数来...
【亲测免费】 Excel浮点数转16进制工具：高效数据转换利器
gitblog_06694的博客
10-31 732
Excel浮点数转16进制工具：高效数据转换利器 【下载地址】Excel浮点数转16进制工具分享 Excel浮点数转16进制工具本仓库提供了一个Excel VBA宏文件，用于实现浮点数（Float）到16进制（Hex）的转换 项目...
Java读取Excel数字精度有问题
追求卓越583的博客
01-19 3273
Java读取Excel数字精度有问题
poi 解析excel 浮点数跟整数的读取
想飞的鱼
02-22 5767
我现在做数据导入，用poi解析excel，现在遇到一个问题，因为poi解析到的数值类型的数据，默认会转成double类型，我判断如果类型是CELL_TYPE_NUMERIC，想做特殊处理，现在有两个问题，请教一下大家：    1.这一列里可能有整数，也可能有浮点数，整数的，读取出来，要去点后边的".0",小数是多少就是多少，目前这个不知道怎么处理；    2.第二个问题是，如果，第一个问题，我
Excel精度问题。
12-19 2017
当用Excel进行复杂算术运算时，其计算出来的结果有时会与电子计算器的结果有些微小的差别，特别是在进行多项除法运算而留有余数的情况下，算术“误差”很容易产生，究其原因，就是Excel在除不尽的情况下，不会自动对数值进行四舍五入的操作。这在要求严格的财务报表上当然是不允许的，避开这种“误差”的途径有两种： 　　1． 利用Round函数对中间值四舍五入 　　Excel中Round函数的格式为：Ro
double 计算精度问题
faydflowright的博客
08-14 1438
最近做 Excel 导入功能的时候遇到了计算精度的问题。直接导入单元格数据问题不大，但是碰到有计算公式的单元格，在加减乘除之后就效果感人。例如尝试计算 34*1.1445 得到的结果为 38.913000000000004。查看公式处理方法formulaEvaluator.evaluate(cell).getNumberValue() 中 接口FormulaEvaluator 的方法evalu...
easypoi解析excel出现的不明bug,数据精度丢失
qq_42338771的博客
01-27 4766
easypoi解析excel出现的不明bug,数据精度丢失 引言 收到反馈，通过excel导出的数据和导入的数据不一样，精度出现丢失。 如下图： 导入 导出 故障排查 从数据录入，数据导出两方面进行排查，发现是录入的时候easy-poi解析出了问题（排查方式也很简单，查看数据库原始数据） 解决方案 方案一：从easy-poi中间件本身入手，在execl-->Object阶段进行校验 方案二：在Object-->Database阶段进行校验，观察错误数据得只需要进行简单的四舍五入
poi导入excel数字出现精度问题
qq_36804701的博客
05-21 1万+
今天测试反馈用excel导入数据时出现精度问题，比如excel里面的4.6变成了4.59999999999999996,4.4变成了4.4000000000000001等。 我原先的代码是这样的 public static Object getCellFormatValue(Cell cell) throws ParseException{ Object cellValue ...
POI导入Excel用String读取数字类型精度丢失问题解决
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六年级的叔叔
04-19 1万+
业务点： 批量导入订单，订单中包含价格，为4.5,6.7这种格式的。 问题： poi中需要按照字符串形式拿出来数据，映射成具体的实体类。 在cell.setCellType(Cell.CELL_TYPE_STRING) 即设置按照字符串读取时发生精度异常 例：8.2取出后就是8.19999993，而7.2则正常 因为是接盘的别人的项目，先贴出原代码： private ...
python pandas 解析excel 存数据库记录坐标时小数点精度问题
最新发布
07-22
<think>我们面对的问题是：使用Python的pandas库解析Excel文件并将数据存储到数据库时，坐标值的小数点精度丢失。 原因分析：坐标通常是浮点数，而浮点数在计算机中存储和计算时可能存在精度问题。另外，在数据读取和写入过程中，可能由于数据类型转换或数据库字段类型设置导致精度丢失。 解决方案： 1. 确保在读取Excel文件时，pandas能够正确识别浮点数列，并保持足够的精度。 2. 在将数据写入数据库时，确保数据库表的字段类型能够存储高精度的浮点数（例如，使用DECIMAL或DOUBLE类型，具体取决于数据库）。 3. 在pandas和数据库交互的过程中，注意数据类型转换可能带来的精度损失。 具体步骤： 步骤1：使用pandas读取Excel文件时指定数据类型 在读取Excel文件时，可以通过`dtype`参数指定列的数据类型，或者使用`converters`参数来确保精度。但是，对于浮点数，pandas默认使用float64，其精度已经相当高（大约15-17位小数），通常能够满足坐标精度的要求。因此，问题可能不是出在读取阶段，而是写入阶段。 步骤2：检查pandas中DataFrame的数据类型 在读取数据后，打印DataFrame的数据类型，确保坐标列是float64类型。 步骤3：在写入数据库时处理精度 当我们使用to_sql方法写入数据库时，需要确保数据库表的字段类型能够存储高精度的浮点数。例如，在MySQL中，我们可以使用DOUBLE或DECIMAL类型，并指定精度。在SQLite中，REAL类型可以存储浮点数。 步骤4：使用SQLAlchemy进行数据类型映射 如果我们使用SQLAlchemy作为ORM工具，可以在定义表结构时指定列的数据类型和精度。例如，使用`DOUBLE(precision=15)`或`DECIMAL(precision=15, scale=10)`（根据需求调整精度和小数位数）。 步骤5：在写入时使用chunksize参数（可选，大数据量时） 如果数据量很大，可以考虑分块写入，但这与精度问题无关。 步骤6：在写入数据库之前，确保DataFrame中的浮点数没有被意外转换为低精度类型。 示例代码： 假设我们有一个Excel文件，其中包含两列坐标：'longitude'和'latitude'。 1. 读取Excel文件： ```python import pandas as pd df = pd.read_excel('data.xlsx') # 查看数据类型 print(df.dtypes) # 如果发现坐标列不是float64，可以转换 # df['longitude'] = df['longitude'].astype(float) # df['latitude'] = df['latitude'].astype(float) ``` 2. 创建数据库表时指定精度（以MySQL为例，使用SQLAlchemy）： ```python from sqlalchemy import create_engine, Column, Float, String from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base() class Location(Base): __tablename__ = 'locations' id = Column(String, primary_key=True) longitude = Column(Float(precision=15)) # 或者使用DECIMAL类型 latitude = Column(Float(precision=15)) # 创建表 engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/db_name') Base.metadata.create_all(engine) ``` 3. 使用pandas的to_sql方法写入数据： ```python # 如果使用SQLAlchemy，可以这样写 from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/db_name') # 写入数据，注意如果表已存在，可以使用if_exists参数 df.to_sql('locations', engine, if_exists='append', index=False) ``` 但是，如果我们在写入时没有使用SQLAlchemy的Table结构，而是直接使用to_sql，那么pandas会尝试根据数据类型推断数据库字段类型。对于浮点数，pandas会映射为FLOAT类型，而FLOAT类型在某些数据库中可能精度不够（例如MySQL的FLOAT只有4字节，而DOUBLE有8字节）。因此，我们需要在to_sql中指定数据类型。 4. 在to_sql中指定数据类型（使用dtype参数）： ```python from sqlalchemy.types import FLOAT # 定义每列的数据类型 dtype = { 'longitude': FLOAT(precision=15), 'latitude': FLOAT(precision=15) } df.to_sql('locations', engine, if_exists='append', index=False, dtype=dtype) ``` 注意：如果数据库表已经存在，那么to_sql的dtype参数会被忽略。因此，我们需要确保在创建表时就指定好精度。 5. 使用DECIMAL类型（如果要求更高精度）： 在数据库中，DECIMAL类型可以精确存储数字。在SQLAlchemy中，我们可以使用`DECIMAL`类型，并指定精度和小数位数。 ```python from sqlalchemy import DECIMAL dtype = { 'longitude': DECIMAL(precision=20, scale=15), 'latitude': DECIMAL(precision=20, scale=15) } ``` 然后，在创建表或者使用to_sql时指定这个dtype。 总结：精度丢失问题通常可以通过在数据库中使用更高精度的数据类型（如DOUBLE或DECIMAL）并在pandas写入时明确指定列的数据类型来解决。 另外，如果问题仍然存在，可以在写入数据库前将DataFrame中的浮点数转换为字符串，保留足够的位数，然后再写入数据库，但这可能会增加存储和查询的复杂性。 因此，推荐的做法是： - 在数据库表中使用DECIMAL类型，并指定足够的精度（例如，经度纬度可能需要小数点后10位以上）。 - 在pandas的to_sql方法中，通过dtype参数指定列的数据类型为DECIMAL（或DOUBLE）并设置精度。 这样就能确保坐标值在存储到数据库时不会丢失精度。 相关问题： 1. 如何在使用pandas读取Excel文件时指定列的数据类型？ 2. 在SQLAlchemy中如何定义DECIMAL类型的字段？ 3. 除了数据库存储，还有哪些方法可以避免浮点数精度丢失？ 4. 在Python中如何高精度地处理浮点数运算？</think>### Python pandas 读取Excel存入数据库时坐标精度丢失的解决方法 当使用 pandas 读取 Excel 文件并将坐标数据存入数据库时出现精度丢失问题，通常由以下原因导致： 1. **Excel浮点数存储限制**：Excel 默认精度为15位小数 2. **pandas数据类型转换**：读取时自动推断类型可能降低精度 3. **数据库字段类型限制**：如使用`FLOAT`类型会丢失精度 #### 解决方案（分步实施）： --- ### 步骤1：读取Excel时指定高精度数据类型 在读取Excel时显式指定坐标列为高精度类型： ```python import pandas as pd # 指定坐标列为decimal.Decimal类型 df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'longitude': 'float64', 'latitude': 'float64'}) # 或使用decimal提高精度 from decimal import Decimal converters = { 'longitude': lambda x: Decimal(str(x)), 'latitude': lambda x: Decimal(str(x)) } df = pd.read_excel('data.xlsx', converters=converters) ``` --- ### 步骤2：数据库表结构优化 创建数据库表时使用高精度字段类型： ```sql -- MySQL示例 CREATE TABLE locations ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, longitude DECIMAL(18, 15), -- 18位总长度，15位小数 latitude DECIMAL(18, 15) ); -- PostgreSQL示例 CREATE TABLE locations ( id SERIAL PRIMARY KEY, longitude NUMERIC(18, 15), latitude NUMERIC(18, 15) ); ``` --- ### 步骤3：使用SQLAlchemy精确写入 通过SQLAlchemy控制数据类型映射： ```python from sqlalchemy import create_engine, DECIMAL from sqlalchemy.types import TypeDecorator # 自定义高精度类型 class HighPrecision(TypeDecorator): impl = DECIMAL(18, 15) # 创建数据库连接 engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/db_name') # 指定数据类型映射 dtype = { 'longitude': HighPrecision, 'latitude': HighPrecision } # 写入数据库 df.to_sql('locations', engine, if_exists='append', index=False, dtype=dtype) ``` --- ### 步骤4：验证精度（关键步骤） 写入前后进行数据验证： ```python # 读取后立即检查精度 print(df['longitude'].iloc[0]) # 查看原始值 # 从数据库回读验证 query = "SELECT longitude FROM locations LIMIT 1" db_value = pd.read_sql(query, engine).iloc[0,0] print(f"数据库存储值: {db_value}") ``` --- ### 补充说明 1. **避免使用`FLOAT`类型**：在数据库中始终使用`DECIMAL`/`NUMERIC`代替`FLOAT` 2. **Excel预处理**：在Excel中将坐标列设置为"数字"格式，小数位数设至最大 3. **中间格式转换**：可先导出为CSV保留精度，再导入数据库[^1] ```python # 临时保存为高精度CSV df.to_csv('temp_coords.csv', index=False, float_format='%.15f') ``` > **关键点**：精度丢失常发生在数据类型转换环节，需在pandas读取阶段、内存处理阶段和数据库写入阶段均保持高精度数据类型一致[^4]。 --- ### 相关问题 1. 如何在pandas中处理超过15位有效数字的坐标数据？ 2. MySQL的DECIMAL和FLOAT类型在存储地理坐标时有何区别？ 3. 使用SQLAlchemy时如何自定义字段类型映射？ 4. 除了数据库存储，还有哪些方法可以保持地理坐标的原始精度？ 5. 如何批量验证数据库中大量坐标数据的精度完整性？ [^1]: 引用自CSV保存数据库方法 [^4]: 引用自pandas读取文件参数说明
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