Python Pandas更改浮点中的值

Question

我编写了一个Python脚本，该脚本可以加载一个或多个csv文件，将它们连接起来，然后将整个文件写入一个新的csv文件中。 我注意到在此操作过程中某些值已被修改，并以很小的值稍微增加/减少。 举个例子：

原始CSV：

Index SomeValue
0.000000    0.000
1.000000    0.000
2.000000    0.000
3.000000    0.000
4.000000    2.527
5.000000    0.000

保存的CSV：

Index SomeValue
0.0 0.0
1.0 0.0
2.0 0.0
3.0 0.0
4.0 2.5269999999999997
5.0 0.0

在我看来，这似乎是一个全面的错误，但我不知道是什么原因引起的。 我的脚本的pandas核心（称为循环）为：

l_tmpCsv_st = pd.read_csv(l_listElement_tc, sep='\t', index_col=0)
l_listOfCsvFiles_tst.append(l_tmpCsv_st)
# Fills in nan cells with the value "missing" to distinguish betweens a true nan and a missing value due to lacking padding
l_listOfCsvFiles_tst[-1] = l_listOfCsvFiles_tst[-1].fillna(value='missing')

# Concatenating csv file with previous ones
csvFusion = pd.concat([csvFusion, l_listOfCsvFiles_tst[-1]], axis=1)

在循环之后：

# Padding missing values of lower frequency files
csvFusion = csvFusion.fillna(method='pad')
# Determinating which columns need to be deleted (all "Unnamed" columns are panda-error results and need to be removed)
l_listColumnsToDelete_tst = [col for col in csvFusion.columns if 'Unnamed' in col]
# Dropping these columns
csvFusion.drop(l_listColumnsToDelete_tst, axis=1, inplace=True)
# Writing full stuff to file
csvFusion.to_csv(l_endFile_tc, sep='\t', decimal=',', na_rep='-')

我的脚本的其余部分与熊猫无关，只会损害可读性，因此我将其从复制/粘贴中删除。

我如何避免这个问题？

提前致谢，

版：

这确实是一个浮点错误。 将每个值四舍五入到足够的高位数可以解决该问题：

for col in csvFusion.columns:
    csvFusion[col] = csvFusion[col].round(15)

Answer 1

我认为您需要在to_csv参数float_format ，因为浮点精度：

print df.to_csv(float_format='%.3f')
Index,SomeValue
0.000,0.000
1.000,0.000
2.000,0.000
3.000,0.000
4.000,2.527
5.000,0.000

我认为您可以使用round ：

 df['SomeValue'] = df['SomeValue'].round(3)