当 dtype 为 float16 时，为什么 Pandas 不舍入？

Question

为什么当 dypes 是np.float16时 Pandas 不舍入数据帧？

pd.DataFrame(np.random.rand(10) for x in range(0, 10)).astype(np.float16).round(2)

或者

np.round(pd.DataFrame(np.random.rand(10) for x in range(0, 10)).astype(np.float16), 2)

或者

pd.DataFrame(np.random.rand(10) for x in range(0, 10)).astype(np.float16).round({0:2, 1:2})

这一定是以前出现过，但我在任何地方都找不到？

Answer 1

它是四舍五入的。 达到 float16 精度的限制，结果正是您所要求的。 但是，float16 精度的限制明显低于 Pandas 默认尝试打印的 6 个有效数字，因此您会看到一些在打印浮点数时通常隐藏的表示不精确性。