Pandas 读取具有浮点值的 csv 文件会导致奇怪的舍入和小数位数

在Pandas中读取CSV文件时，可能会遇到浮点数的奇怪舍入和小数位数问题。这通常是因为CSV文件的原始数据格式与Pandas期望的浮点数格式不匹配。为了解决这个问题，我们可以使用`pd.read_csv()`函数中的参数来控制小数位数和舍入方式。

以下是一个详细步骤，以及相应的代码示例：

1. 打开CSV文件，使用Pandas读取数据。默认情况下，Pandas会自动将字符串转换为浮点数，这可能会导致舍入和小数位数问题。
2. 使用`pd.read_csv()`函数的`decimal`参数来指定小数点的位置。这个参数默认是`.`，表示使用英文的小数点作为小数分隔符。如果你在CSV文件中使用的是小数逗号（`,`），你需要将这个参数设置为`','`。
3. 使用`pd.read_csv()`函数的`thousands`参数来指定千位分隔符的位置。这个参数默认是`None`，表示没有千位分隔符。如果你在CSV文件中使用的是英文的逗号作为千位分隔符（`,`），你需要将这个参数设置为`','`。
4. 如果你的CSV文件使用的是科学计数法表示浮点数（例如：1.23e-3），你可能需要使用`pd.read_csv()`函数的`dtype`参数来指定列的数据类型。你可以将这些列的数据类型设置为`str`，然后再手动转换为浮点数。

以下是一个代码示例：

```python
import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv', decimal=',')

# 手动转换为浮点数
for column in df.columns:
    if 'float' in str(df[column].dtype):
        df[column] = df[column].astype(str).str.replace(',', '.').astype(float)

# 打印结果
print(df)
```

在这个示例中，我们首先使用`pd.read_csv()`函数读取CSV文件，并指定小数点的位置为英文的小数点。然后，我们遍历所有列，检查它们的数据类型是否是浮点数（`str`）。如果是，我们将这些列的数据类型改为字符串，然后再手动替换逗号为句点，最后转换为浮点数。

请注意，这种方法可能不会处理所有的异常情况，例如当CSV文件中的科学计数法表示的浮点数没有使用正确的小数点和千位分隔符时。在这种情况下，你可能需要使用更复杂的数据清洗和转换方法。

对于人工智能大模型方面的应用，这个问题的解决方式取决于你的具体需求。如果你正在使用一个能够处理文本数据的AI模型，例如文本生成器，你可能需要在输入到模型之前将浮点数转换为字符串，然后再手动替换逗号为句点。如果你的AI模型能够直接处理浮点数，那么你可以直接读取CSV文件并使用Pandas提供的功能。