我的 csv 文件中有一个 10000 x 250 的数据集。当我使用命令时
data = pd.read_csv('pool.csv', delimiter=',',header=None)
当我处于正确的路径时，我实际上导入了这些值。 首先我得到数据框。因为我想使用 numpy 包，所以我需要使用将其转换为其值
data = data.values
这就是我变得奇怪的时候。我在文件中的位置 [9999,0] 处有 -0.3839 作为值。然而，在导入并使用它进行计算后，我注意到 Python(或 numpy)在导入时做了一些奇怪的事情。
调用 data[9999,0] 的值应该给出预期的 -0.3839，但给出类似 -0.383899892....
我已经用其他语言(例如 Matlab)导入了该文件，并且不存在舍入这些值的问题。我还尝试使用 pandas 包中的 .to_csv 命令而不是 .values。然而，存在完全相同的问题。
第一列的最后 10 个元素是
-0.2716
0.3711
0.0487
-1.518
0.5068
0.4456
-1.753
-0.4615
-0.5872
-0.3839
是否有任何导入例程不会出现这些舍入错误？
最佳答案
传递float_ precision='round_trip'应该可以解决这个问题:
data = pd.read_csv('pool.csv',delimiter=',',header=None,float_precision='round_trip')
关于Python Panda.read_csv 四舍五入得到导入错误？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55686497/