pandas小数精度

最新推荐文章于 2025-03-03 07:45:51 发布
最新推荐文章于 2025-03-03 07:45:51 发布
阅读量2.6w 收藏 4
点赞数 3
分类专栏： pandas
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/vfgbv/article/details/72911223
版权
本文探讨了在使用Pandas库进行数据分析时如何精确控制小数位数，包括在显示和保存数据时的策略，以确保数值的准确性和文件的紧凑性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Parameters:

decimals : int, dict, Series

Number of decimal places to round each column to. If an int is given, round each column to the same number of places. Otherwise dict and Series round to variable numbers of places. Column names should be in the keys if decimals is a dict-like, or in the index if decimals is a Series. Any columns not included in decimals will be left as is. Elements of decimals which are not columns of the input will be ignored.
最低0.47元/天 解锁文章
pandas 保留小数位数
jacke121的专栏
10-13 1万+
这个没成功: df.round({'A': 1}) df.round({'C': 2}) 保留3位小数： df['A']=df['A'].round(decimals=4)
pandas读取excel精度及replace替换多个
02-13 308
金额部分增加float64，可以进行还原在使用的格式。通过dtype中定义参数来指定数据的格式。
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
pandas 小数位数 精度的处理
热门推荐
正在编程
01-19 4万+
控制台打印double时显示的小数位数和实际修改数据精度
【第5章Pandas实战案例与解析 整理数据】5.314 精通Pandas：使用round()函数精确控制DataFrame的小数位数
最新发布
代码学习，前言技术分享，深度分析编程技术，普及科普编程技术
03-03 870
在数据分析和数据处理过程中，数值的精度控制是一个非常重要的环节。Pandas库提供了round()函数，可以方便地对DataFrame中的数值进行四舍五入，并设置指定的小数位数。本文将详细介绍如何使用round()函数来精确控制DataFrame的小数位数，并通过多个示例展示其应用。DataFrame是Pandas库中最常用的数据结构之一，用于存储和操作表格数据。它由行和列组成，类似于电子表格或SQL表。每个列可以包含不同类型的值（例如整数、浮点数、字符串等），并且每个列都有一个名称。round()
关于pandas精度控制
weixin_34221332的博客
01-19 1520
最近使用pandas处理一批数据，数据中包含几个columns，它们的数据精度，例如 3.25165，1451684684168.0，0.23 处理完之后保存csv时发现，1451684684168.0被保存为1.45168e+12，我需要完全保存数据信息 Google一番发现pandas自带了如下函数： DataFrame.to_csv('out.csv', float_format =...
pandas的精度设置
weixin_30849403的博客
12-26 4103
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...
pandas读取 sas数据集 小数精度
04-30
这是因为sas中的数字类型与pandas中的数字类型之间存在细微差异，导致小数精度可能会发生变化。 为了解决这个问题，我们可以在读取数据时指定参数以保证小数精度的准确性。具体来说，可以使用pandas的read_sas函数...
65_Pandas显示设置（小数位数、有效数字、最大行/列数等）
qq_18351157的博客
10-20 4033
本文介绍了使用 print() 函数显示 pandas.DataFrame、pandas.Series 等时如何更改设置（小数点后位数、有效数字、最大行/列数等）。有关如何检查、更改和重置设置值的详细信息，请参阅下面的文章。设置更改仅在同一代码（脚本）内有效。它不会被永久重写，并在其他代码中再次成为默认设置。即使在同一代码中，您也可以临时更改 with 块中的设置。这里说明的只是显示时的设置，原始数据值本身不会改变。如果您想对数字进行四舍五入或将其转换为指定格式的字符串，请参阅下面的文章。导入以下库。
Pandas显示小数位数[pd.round(2)/%.2f]
Dorisi_H_n_q的博客
09-16 1万+
Pandas显示小数位数：pd.round(2) >>> df = pd.DataFrame(np.random.random([3, 3]), ... columns=['A', 'B', 'C'], index=['first', 'second', 'third']) >>> df A B ...
python读数据小数点_将excel数据读入pandas dataframe，精确到小数点后20位
weixin_36457551的博客
12-23 2235
我试着用excel读取数据pandas.excel文件()到数据帧中，然后使用tocsv输出文本文件。在此输出文本文件的精度应为小数点后20位，并四舍五入到小数点后20位。在如果excel中的输入值是.005，我的代码会将其转换为0.0050000000000000001，因为最后一个数字是不正确的。应为0.0050000000000000000我的代码是：dataFrame = pd.Excel...
python 求和 精度问题_python – pandas中的.sum()方法会产生不一致的结果
weixin_39692761的博客
12-15 1621
我有一个大型DataFrame(大约4e 07行).在对它进行求和时,无论是在列选择之前还是之后,我得到2个显着不同的结果.此外,类型从float32更改为float64,即使总计都低于2 ** 31df[[col1, col2, col3]].sum()Out[1]:col1 9.36e+07col2 1.39e+09col3 6.37e+08dt...
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 2343
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。
isdigit函数python 小数,Python Pandas Series.str.isdigit()用法及代码示例
weixin_39928099的博客
03-19 805
Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。Pandas str.isdigit()方法用于检查序列中每个字符串中的所有字符是否都是数字。字符串中出现空格或任何其他字符将返回false。如果数字为小数，则将返回false，因为这是一个字符串方法，而“。”是一个特殊字符，而不是字符串中的...
pandas：执行merge后，发现填充列的数据精度丢失（数据不准确）
book_1992的专栏
10-11 1933
现象： 两个df对象：A和B（A对象无id列，B对象有，int64类型）； 通过merge得到df对象C（其中on为['type']），发现C的id列数据精度丢失了（数据不准确了） 原因： 当merge时，部分行的id为nan，此时pandas会将id列的类型转成float； 当id的数值太大是（超过12位），此时转换成float后得到的id将不准确。 ps： 如果merge时，不存在行的id为nan，则pandas不会进行转换，此时id列的数据函数准确的（还是int64）。 测试示例： .
如何在 Pandas 中保留指定小数位数？
.
03-23 4400
在 Pandas 中，保留小数位数可以使用 round() 函数、apply() 函数和 astype() 函数等。本文介绍了三种在 Pandas 中保留指定小数位数的方法，包括 round() 函数、apply() 函数和 astype() 函数。round() 函数可以对 Pandas DataFrame 中的数值数据进行四舍五入操作，同时可以通过传递整数参数来指定要保留的小数位数。astype() 函数可以将 Pandas DataFrame 中的数据类型进行转换，并可以指定转换后的精度。
Pandas 实战系列：数字格式设置
weixin_46020540的博客
08-18 1908
Pandas 实战系列：数字格式设置 前言一、设置小数点位数二、设置百分号三、设置千位分隔符 前言 Pandas处理数据后在进行数据展示时为了提高可读性，一般会对数字进行如：小数点位数、百分号、千位分隔符的设置；本文将通过构造数据对以上数字设置进行代码展示 一、设置小数点位数 构造数据 1import pandas as pd2import numpy as np3#构造数据4arr=np.random.rand(6,6)5df_deci
python DataFrame数据格式化（设置小数位数，百分比，Python常用面试题
m0_67621628的博客
03-19 4192
python DataFrame数据格式化 1.设置小数位数 1.1 数据框设置统一小数位数 1.2 数据框分别设置不同小数位数 1.3 通过Series设置DataFrame小数位数 1.4 applymap(自定义函数) 2. 设置百分比 3. 设置千分位分隔符 参考： python数据分析从入门到精通 明日科技编著 清华大学出版社 1.设置小数位数 1.1 数据框设置统一小数位数 以保留小数点后两位小数为例： import pandas as pd i..
12大Pandas配置技巧
尤尔小屋
12-03 893
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 在Pandas的使用过程中，除了数据，我们更多的就是和表格打交道。为了更好地展示一份表格数据，必须前期有良好的设置。 本文介绍的是Pandas的常用配置技巧，主要根据options和setings来展开的。强推官网学习地址：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/options.html。 导入 这是一种国际惯例的导入方式！ import pandas .
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