如何防止 csv.DictWriter() 或 writerow() 舍入我的浮点数？

Question

我有一本要写入 csv 文件的字典，但是当我将字典中的浮点数写入文件时，它们会被四舍五入。我想保持最大精度。

四舍五入发生在哪里，如何防止？

我做了什么

我关注了DictWriter example here，我在 Mac 上运行 Python 2.6.1（10.6 - Snow Leopard）。

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# my import statements
import sys
import csv

这是我的字典 (d) 包含的内容：

>>> d = runtime.__dict__
>>> d
{'time_final': 1323494016.8556759,
'time_init': 1323493818.0042379,
'time_lapsed': 198.85143804550171}

这些值确实是浮点数：

>>> type(runtime.time_init)
<type 'float'>

然后我设置我的作家并编写标题和值：

f = open(log_filename,'w')
fieldnames = ('time_init', 'time_final', 'time_lapsed')
myWriter = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
headers = dict( (n,n) for n in fieldnames )
myWriter.writerow(headers)
myWriter.writerow(d)
f.close()

但是当我查看输出文件时，我得到了四舍五入的数字（即浮点数）：

time_init,time_final,time_lapsed
1323493818.0,1323494016.86,198.851438046

Answer 1

看起来 csv 使用的是 float.__str__ 而不是 float.__repr__：

>>> print repr(1323494016.855676)
1323494016.855676
>>> print str(1323494016.855676)
1323494016.86

查看csv source，这似乎是一种硬连线行为。一种解决方法是在 csv 到达之前将所有浮点值转换为它们的 repr。使用类似：d = dict((k, repr(v)) for k, v in d.items())。

这是一个成功的例子：

import sys, csv

d = {'time_final': 1323494016.8556759,
     'time_init': 1323493818.0042379,
     'time_lapsed': 198.85143804550171
}

d = dict((k, repr(v)) for k, v in d.items())

fieldnames = ('time_init', 'time_final', 'time_lapsed')
myWriter = csv.DictWriter(sys.stdout, fieldnames=fieldnames)
headers = dict( (n,n) for n in fieldnames )
myWriter.writerow(headers)
myWriter.writerow(d)

此代码产生以下输出：

time_init,time_final,time_lapsed
1323493818.0042379,1323494016.8556759,198.85143804550171

更精细的方法将注意只替换浮动：

d = dict((k, (repr(v) if isinstance(v, float) else str(v))) for k, v in d.items())

注意，我刚刚为 Py2.7.3 解决了这个问题，所以以后应该不会有问题。见http://hg.python.org/cpython/rev/bf7329190ca6

Answer 2

这可行，但它可能不是最好/最有效的方法：

>>> f = StringIO()
>>> w = csv.DictWriter(f,fieldnames=headers)
>>> w.writerow(dict((k,"%f"%d[k]) for k in d.keys()))
>>> f.getvalue()
'1323493818.004238,1323494016.855676,198.851438\r\n'

Answer 3

这是一个已知的错误^H^H^H功能。根据the docs：

"""... 值 None 被写入空字符串。[snip] 所有其他非字符串数据在写入之前都使用 str() 进行字符串化。"""

不要依赖默认转换。将repr() 用于浮点数。 unicode 对象需要特殊处理；见手册。检查文件的使用者是否会接受默认格式的 datetime.x 对象的 x in (datetime, date, time, timedelta)。

更新：

对于浮动对象，"%f" % value不是可以很好地替代 repr(value)。标准是文件的消费者是否可以复制原始的浮动对象。 repr(value) 保证这一点。 "%f" % value 没有。

# Python 2.6.6
>>> nums = [1323494016.855676, 1323493818.004238, 198.8514380455017, 1.0 / 3]
>>> for v in nums:
...     rv = repr(v)
...     fv = "%f" % v
...     sv = str(v)
...     print rv, float(rv) == v, fv, float(fv) == v, sv, float(sv) == v
...
1323494016.8556759 True 1323494016.855676 True 1323494016.86 False
1323493818.0042379 True 1323493818.004238 True 1323493818.0 False
198.85143804550171 True 198.851438 False 198.851438046 False
0.33333333333333331 True 0.333333 False 0.333333333333 False

请注意，在上面，它出现通过检查产生的字符串，%f 案例都不起作用。在 2.7 之前，Python 的 repr 始终使用 17 位有效十进制数字。在 2.7 中，这已更改为使用仍然保证 float(repr(v)) == v 的最小位数。区别在于不是舍入误差。

# Python 2.7 output
1323494016.855676 True 1323494016.855676 True 1323494016.86 False
1323493818.004238 True 1323493818.004238 True 1323493818.0 False
198.8514380455017 True 198.851438 False 198.851438046 False
0.3333333333333333 True 0.333333 False 0.333333333333 False

请注意上面第一列中改进的repr() 结果。

更新 2 以回应评论“”“感谢您提供有关 Python 2.7 的信息。不幸的是，我仅限于 2.6.2（在无法升级的目标计算机上运行） ). 但我会在以后的脚本中记住这一点。"""

没关系。 float('0.3333333333333333') == float('0.33333333333333331') 在所有 Python 版本上生成 True。这意味着您可以在 2.7 上编写文件，而在 2.6 上读取相同，反之亦然。 repr(a_float_object) 产生的准确性没有变化。