在 Pandas 中使用 astype 不会给出预期的结果

Question

我正在尝试在 Pandas dataframe 中将浮点数转换为 int。 我通常使用.astype('int64')但在这种情况下，它不起作用。 这是我正在使用的代码：

import pandas as pd
d = {'test': [1]}
df = pd.DataFrame(columns= ['test'], data =d)

df['test'] = 60590820065001969.0
df['test'].astype('int64')

这是我得到的结果：

0    60590820065001968
Name: test, dtype: int64

请注意这些数字有何不同（浮点数以 69 结尾，integer 版本以 68 结尾）。

如果我尝试一个较小的数字，通过删除前 2 位数字，那么它工作正常：

df['test'] = 590820065001969.0
df['test'].astype('int64')

给我：

0    590820065001969
Name: test, dtype: int64

这让我觉得它可能与数字大小有关，但我不确定它是什么。 任何人都可以在这里发现问题吗？ 顺便说一句，我正在使用 Python 3。

Answer 1

60590820065001969.0太大，无法以浮点格式精确表示 python。 因此，python 选择它可以确定正确表示的最接近的值。

使用decimal库

In [16]: import decimal

In [17]: a = decimal.Decimal("60590820065001969.0")

In [18]: int(a)
Out[18]: 60590820065001969