pandas中小数作为index精度问题

最新推荐文章于 2023-08-20 20:31:46 发布
原创 最新推荐文章于 2023-08-20 20:31:46 发布 · 1.1k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨了在使用Pandas进行数据处理时遇到的小数作为DataFrame索引时出现的数据条数减少问题，并提供了解决方案，即通过将小数转换为字符串来避免精度问题。

pandas中用小数作为index进行join，结果发现数据条数变少，怀疑是精度问题所致。

解决方法：将小数作为index之前先转换为str，再作为index。

df = df.round({0: 3})
df[0] = df[0].astype(str)
df = df.set_index(0)
float('%.2f'% a)，不知道这个是否可以，先记录一下
【Pandas数据处理100例】（八十四）：Pandas将DataFrame变成numpy的array数据格式
优快云 精品推荐
11-30 743
大家好，我是阿光。本专栏整理了《Pandas数据分析处理》，内包含了各种常见的数据处理，以及Pandas内置函数的使用方法，帮助我们快速便捷的处理表格数据。正在更新中~ ✨。
pandas 小数位数 精度的处理方法
12-25
控制台打印时显示的2位小数： pd.set_option('precision', 2) 实际修改数据精度： 官例：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.round.html >>> df = pd.DataFrame(np.random.random([3, 3]), ... columns=['A', 'B', 'C'], index=['first', 'second', 'third']) >>> df A B C first 0.028208 0.992815
和index有关的pandas切片问题
谁谓荼苦，其甘如荠
12-25 1883
我们使用pandas常常会涉及到切片操作，特别是一维的Series，我常常觉得它和Python list无甚区别，所以经常就用list的切片方法去切片Series。 然而结果呢？有时候会成功，有时候就会报恼人的KeyError。次数多了之后，我发现这样一个问题： 当Series或者DataFrame的index为int类型时，你对它进行切片，切片的数字或者区段，pandas会自动理解为inde...
字符串的索引（index）和切片（slice）
心流的博客
04-22 1万+
字符串的索引 indexPython的字符串是不可以改变的字符序列正向索引：变量名[0~len(变量名)-1]反向索引：变量名[-1~-len(变量名)]例：s=”ABCD”s[0]       #As[4]       #Ds[-4]    #As[-1]      #D切片 slice从字符串序列中取出相应的元素，重新组成一个字符串序列语法：字符串[(开始索引b):(结束索引e)(:(步长s)...
python切片操作
flying_ant2018的博客
09-09 558
彻底搞懂Python切片操作 在利用Python解决各种实际问题的过程中，经常会遇到从某个对象中抽取部分值的情况，切片操作正是专门用于完成这一操作的有力武器。理论上而言，只要条件表达式得当，可以通过单次或多次切片操作实现任意切取目标值。切片操作的基本语法比较简单，但如果不彻底搞清楚内在逻辑，也极容易产生错误，而且这种错误有时隐蔽得比较深，难以察觉。本文通过详细例子总结归纳了切片操作的各种情况。若有错误和不足之处请大牛指正！ 一、Python可切片对象的索引方式 Python可切片对象的索引方式包括：正索引和
Pandas数据分析中常见的浮点数精度损失问题详解
devid008的博客
06-12 2732
在使用Pandas进行数据分析计算时，我们经常会遇到由于浮点数精度损失导致的问题。这是因为在计算机中，浮点数是一个有限精度的类型，无法精确表示所有的实数。这会导致浮点数计算时产生舍入误差和精度损失，进而影响计算的正确性。
63_Pandas中数字的四舍五入
qq_18351157的博客
08-20 2725
要对 pandas.DataFrame、pandas.Series 的数字进行四舍五入，请使用 round() 方法。round() 方法舍入为偶数而不是四舍五入。如果要四舍五入，请将标准库十进制模块的 quantize() 应用于每个元素。本示例代码中的各个版本如下。下面对内容进行说明。
pandas - DataFrame 数据格式化（四舍五入、百分比、千位分隔符，分割）（round、apply、map、split）
weixin_42115865的博客
07-06 3021
数据格式化 -数据格式化（四舍五入、百分比、千位分隔符，分割）（round、apply、map、split）
pandas四舍五入问题
u012076669的博客
01-06 526
四舍五入问题 pandas
pandas 常用函数--round()
热门推荐
Ghjkku的博客
11-17 2万+
【代码】pandas 常用函数--round()
pandas四舍五入
weixin_45008698的博客
03-15 2159
百分比 (gp02['3000P率']).map(lambda x:format(x,'.2%')) 设置小数位数，四舍五入 f_grouped['comment'].map(lambda x:format(x,'.2%')) 千分位 分隔符 df_grouped['view'].map(lambda x:format(x,','))
Pandas round() 方法——如何在 Pandas 中舍入浮点数
分享身边生活经验blog
03-28 911
您可以使用 Python 中的 Pandas 库来操作和分析数据。在大多数情况下，它用于处理和分析表格数据。在本文中，您将学习如何使用 Pandasround()方法将浮点值四舍五入到指定的小数位数。我们将从查看方法的语法开始，然后查看一些实际的代码应用程序。
pandas将某列变为整数
Evacat0的博客
12-15 1万+
pandas将某列变为整数 df'[列名'].round() round(df['列名']) 将所有变为整数 df.round() 将不同列保留不同小数个数 df.round({'A1':1,'A2':2}) df.applymap(lambda x: '%.2f'%x)
Python中Round函数：怎么解释？怎么用？
华为云官方博客
03-23 1万+
摘要：在本文中，介绍了什么是round函数以及如何从python内核中实现它。同时，还介绍舍入函数的一些缺点，以及如何纠正它们，如何在数据科学中广泛使用的库中发挥作用。
python numpy pandas四舍五入不正确的问题
max的博客
12-15 1638
用pandas处理数据偶然发现 s = pd.Series([-1, 1.2345, 100, -50]) s.round(3) 结果是 0 -1.000 1 1.234 2 100.000 3 -50.000 dtype: float64 发现1.2345四舍五入后的结果是1.234.理论上应该是1.235才对 后来测试发现,1.23451四舍五入后就是1.235 猜测是浮点数精度问题.python并不能精确地知道这一位是4还是5 详细解释见这篇文章: 如何使用Pytho
pandas的精度设置
weixin_30849403的博客
12-26 4162
在pandas.dataframe转换时，会使用默认的6位小数，导致数据经常精度不够。 df.round()不起作用。所以只能用暴力的设置全局 pd.set_option('precision', 8) 可以解决转换时候的精度丢失 转载于:https://www.cnblogs.com/hyfwin/p/8117283.html...
Python中保留小数的方法：
llldzzzz的博客
12-30 1405
Python中保留小数的方法
python整数格式显示_设置熊猫整数的显示格式
weixin_29732737的博客
01-14 513
你可以用猴子修补pandas.io.formats.format.IntArrayFormatter：import contextlibimport numpy as npimport pandas as pdimport pandas.io.formats.format as pfnp.random.seed(2015)@contextlib.contextmanagerdef custom_f...
Pandas常见问题汇总
weixin_45091039的博客
06-27 1825
写入到文件后，小数点最后一位出现丢失pandas写入数据时，调用的to_csv方法，小数点后超过15位会被转变成科学计数法，造成精度缺失。加上apply（str）之后，会以字符串的形式存入文件，精度不会缺失 读取时会以字符串的形式显示出来，精度不会缺失...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值