Pandas分组求和后CSV导出精度丢失，如何解决？-Python教程-PHP中文网

Pandas分组求和后CSV导出精度丢失，如何解决？

DDD

发布： 2025-03-04 09:54:25

原创

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pandas分组求和精度丢失：csv导出精度问题详解

在使用pandas进行数据分析时，我们经常需要对数据进行分组汇总。例如，根据“业绩归属”字段对“昨日销售额”、“昨日销售量”、“本月销售额”、“本月销售量”等字段进行求和。然而，在将计算结果写入csv文件时，可能会遇到精度丢失的问题，导致最终结果与打印输出的结果不一致。本文将针对这个问题进行深入探讨，并提供解决方案。

问题描述中，用户使用如下代码进行分组求和并导出csv：

xxx.groupby(['业绩归属'])[['昨日销售额', '昨日销售量', '本月销售额', '本月销售量']].agg('sum').to_csv('amazon销量分析.csv')

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代码运行后，打印出来的结果显示精度正常，但在导出的amazon销量分析.csv文件中，数值精度却出现了问题。这主要是因为pandas在将数据写入csv文件时，默认使用浮点数的字符串表示，而浮点数本身就存在精度限制，可能会导致舍入误差。

解决这个问题的方法有多种：

方法一：使用decimal模块

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decimal模块提供了对十进制数的高精度表示，可以避免浮点数精度丢失的问题。我们可以先将需要高精度的列转换为decimal.decimal类型，然后再进行分组求和和csv导出。

import pandas as pd
import decimal

# ...  假设xxx是你的dataframe ...

for col in ['昨日销售额', '昨日销售量', '本月销售额', '本月销售量']:
    xxx[col] = xxx[col].apply(decimal.decimal)

result = xxx.groupby(['业绩归属'])[['昨日销售额', '昨日销售量', '本月销售额', '本月销售量']].agg('sum')
result.to_csv('amazon销量分析.csv', float_format='%.2f') # 保留两位小数

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方法二：使用float_format参数

在to_csv函数中，可以使用float_format参数来控制浮点数的输出格式，例如保留指定位数的小数。这并不能解决精度问题本身，只是控制了输出的显示精度。

xxx.groupby(['业绩归属'])[['昨日销售额', '昨日销售量', '本月销售额', '本月销售量']].agg('sum').to_csv('Amazon销量分析.csv', float_format='%.2f')

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选择哪种方法取决于数据的精度要求和对性能的考虑。如果需要非常高的精度，则建议使用decimal模块；如果精度要求不高，则可以使用float_format参数来控制输出格式。需要注意的是，float_format 仅仅改变了csv文件中的显示，底层数据类型并未改变。

以上就是Pandas分组求和后CSV导出精度丢失，如何解决？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！