Pandas read_csv方法精度丢失问题

写在前面

在使用Python进行数据分析时，pandas是不可或缺的工具。pandas提供了一个能够方便快捷地处理表格数据的环境，而Numpy则是pandas最常用的基础库之一。然而，我们在使用pandas的read_csv方法读取csv文件时，有时会出现精度丢失（Precision lost）的问题。本文将会详细介绍这个问题的原因和解决方法。

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什么是精度丢失问题?

由于某些原因，当我们使用pandas中的read_csv方法从csv文件中读取数据时，很容易出现精度丢失的问题。举个例子，假设我们有一个数字 “0.003” 存储在csv文件的某一列中。在读取该csv文件并将该列存储在pandas DataFrame中之后，我们可能会发现数据似乎已经被舍入或转换成了其他数字了。

这是因为CSV文件中只能存储文本数据，而read_csv方法将把这些文本数据翻译成Python中的数据类型。而这个翻译过程中可能会出现精度丢失，例如在该例中，该列可能被读取成0.0029999999999999996或0.0030000000000000002。

为什么会出现这个问题?

这个问题的根本原因在于计算机内部使用二进制来存储所有数字。这意味着，在某些情况下，十进制数字不能直接转化为二进制数字。这会导致一些数字在计算机内部的表现形式与其在十进制下的表现形式略有不同，从而导致精度丢失。

具体地讲，在Python中，默认使用的是float数据类型。这些数据类型由一定数量的位组成，以包含浮点数并满足一些标准的数学操作。Python中的float类型使用IEEE 754标准进行浮点数运算。这通常为我们带来了很多好处，但可能会导致某些情况下出现精度丢失。

另外，在使用pandas时，read_csv方法中的参数decimal和float_precision也可能会影响精度。decimal参数用于指定要使用的小数点表示法，float_precision参数用于指定浮点数的精度。默认情况下，可以不指定这两个参数，但在某些情况下可能需要手动指定这些参数来避免出现精度丢失的问题。

解决方案

那么如何解决这个问题呢？下面我将介绍一些解决方案。

1. 将数字转换为字符串

这是最简单也是最普遍的解决方案。在读取csv文件之后，将数字列转换为字符串列即可避免精度丢失的问题。例如，我们可以使用pandas的astype方法将该列转换为字符串类型：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df['Number'] = df['Number'].astype(str)

2. 指定decimal和float_precision参数

我们也可以在read_csv方法中指定decimal和float_precision参数。例如，如果我们要指定小数点为 “,”, 可以进行如下设置：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', decimal=',')

而如果我们要指定浮点数的精度为10位，可以进行如下设置：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', float_precision="high")

需要注意的是，指定float_precision参数时，有low, medium, high三个选项可供选择。

3. 使用decimal库

还可以使用Python自带的decimal库来解决精度丢失的问题。decimal库通过将数字存储为十进制，从而消除了在二进制中存储数字时可能导致的精度丢失。使用decimal库需要先将数字列进行转换，转换为decimal.Decimal类型，然后再存储到DataFrame中。

import pandas as pd
from decimal import Decimal

df = pd.read_csv('data.csv')
df['Number'] = df['Number'].apply(Decimal)

4. 使用定点数库

除了decimal库外，还存在一些其他的库可以用于处理精度问题，例如fixedpoint和Q算法。这些库可以实现定点数算法，从而支持高精度计算。这种方法相对较为复杂，需要使用额外的库来实现，但可以避免精度丢失问题。

总结

以上是解决pandas中read_csv方法导致精度丢失问题的一些方法，包括将数字列转换为字符串列、指定decimal和float_precision参数、使用decimal库和使用定点数库。在进行数据分析时，精度丢失问题可能会带来严重的影响，因此需要注意避免此类问题的发生。