python – 在pandas中使用read_csv时精度丢失

我在文本文件中有以下格式的文件,我试图读入一个pandas数据帧.

895|2015-4-23|19|10000|LA|0.4677978806|0.4773469340|0.4089938425|0.8224291972|0.8652525793|0.6829942860|0.5139162227|

如您所见,输入文件中的浮点后有10个整数.

df = pd.read_csv('mockup.txt',header=None,delimiter='|')

当我尝试将其读入数据帧时,我没有得到最后4个整数

df[5].head()

0    0.467798
1    0.258165
2    0.860384
3    0.803388
4    0.249820
Name: 5, dtype: float64

如何获得输入文件中的完整精度？我有一些需要执行的矩阵操作,所以我不能把它作为字符串.

我想我必须对dtype做些什么,但我不知道应该在哪里使用它.

解决方法:

它只是显示问题,见docs：

#temporaly set display precision
with pd.option_context('display.precision', 10):
    print df

     0          1   2      3   4             5            6             7   \
0  895  2015-4-23  19  10000  LA  0.4677978806  0.477346934  0.4089938425   

             8             9            10            11  12  
0  0.8224291972  0.8652525793  0.682994286  0.5139162227 NaN    

编辑:(谢谢Mark Dickinson)：

Pandas uses a dedicated decimal-to-binary converter that sacrifices perfect accuracy for the sake of speed. Passing float_precision='round_trip' to read_csv fixes this. See the 07002 for more.

标签：python,pandas,numpy,csv,floating-accuracy
来源： https://codeday.me/bug/20190927/1823155.html