为什么 python pandas 数据框会舍入我的值？答案

【问题标题】：Why is python pandas dataframe rounding my values?为什么 python pandas 数据框会舍入我的值？
【发布时间】：2017-04-05 09:24:16
【问题描述】：

我不明白为什么 pandas 数据框将我的列中的值四舍五入，我将其他两列的值相除。我希望新列中的数字带有两位小数，但值是四舍五入的。我检查了列的 dtypes，两者都是“float64”。

import pandas as pd
import numpy as np


# CURRENT DIRECTORY 
cd = os.path.dirname(os.getcwd())

# concatenate csv files
dfList = []

for root, dirs, files in os.walk(cd):
    for fname in files:
        if re.match("output_contigs_SCMgenes.csv", fname):
            frame = pd.read_csv(os.path.join(root, fname))
            dfList.append(frame)    

df = pd.concat(dfList)

#replace nan in SCM column with 0
df['SCM'].fillna(0, inplace=True)

#add column with genes/SCM
df['genes/SCM'] = df['genes']/df['SCM']

输出如下：

    genome  contig  genes  SCM  genes/SCM
0    20900      48      1    0        inf
1    20900      37    130  103          1
2    20900      35      1    1          1
3    20900       1     79   66          1
4    20900      66      5    3          2

但我希望我的最后一列不包含四舍五入的值，而是包含至少 2 个小数的值。

【问题讨论】：

我无法复制它。你的 Python、Pandas 和 Numpy 版本是什么？
不，遗憾的是输出仍然相同
我正在使用 Anaconda3
恭喜获得 15 次代表！！！现在您可以投票了，请随时为您认为有用的答案投票。

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

我可以通过将 pd.options.display.precision 设置为 0 来重现此行为：

In [4]: df['genes/SCM'] = df['genes']/df['SCM']

In [5]: df
Out[5]:
   genome  contig  genes  SCM  genes/SCM
0   20900      48      1    0        inf
1   20900      37    130  103   1.262136
2   20900      35      1    1   1.000000
3   20900       1     79   66   1.196970
4   20900      66      5    3   1.666667

In [6]: pd.options.display.precision = 0

In [7]: df
Out[7]:
   genome  contig  genes  SCM  genes/SCM
0   20900      48      1    0        inf
1   20900      37    130  103          1
2   20900      35      1    1          1
3   20900       1     79   66          1
4   20900      66      5    3          2

检查您的 Pandas 和 Numpy 选项

【讨论】：

【解决方案2】：

用于以所需的小数点后位数进行四舍五入，例如问题中要求的小数点后 2 位

df.round({'genes/SCM': 2})

多列

df.round({'col1_name': 1, 'col2_name': 2})

另外，检查精度未设置为 0，pd.set_option('precision', 5) 可用于适当设置精度。这里 5 是小数点后所需的位数作为示例。

【讨论】：

【解决方案3】：

无法确定，因为我无法重现，但您可以尝试：

from __future__ import division

在脚本的最顶部。

【讨论】：

【解决方案4】：

尝试使用round()函数

df['genes/SCM'] = df['genes']/df['SCM'].round(2)

【讨论】：

【解决方案5】：

我遇到过类似的问题，如果您从 csv 读取数据，请使用选项float_precision='round_trip' as

pd.read_csv(resultant_file, sep='\t',float_precision='round_trip')

It will hold of your precision, if you don't use this option it will limit the precision for speed. - 见@MarkDickinson 评论。

和如果与在jupyter notebook中显示数据框有关，则设置精度为display.precisionfollowing

pd.set_option("precision", 20)

【讨论】：