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我想指出的一件事是,科学计数法中的值不会对分析产生任何重大影响。JK 对这个问题给出了最好的回应,但是随着数据集大小的增加,这种方法(非矢量化方法)对于系统来说可能过于强大,而且他/她示例中的“结果”变量的数据类型为小数(不浮动)。
>>>type(decimal.Decimal(1.22))
<class 'decimal.Decimal'>
要克服这些问题,您可以这样做:
import decimal
s = pd.Series([-3.75e-05,
-6.25e-05,
-8.75e-05,
-8.75e-05,
-8.75e-05,
-0.0001125,
-0.00015,
-0.0001625,
-0.0001625,
-0.0001625])
s=s.apply(decimal.Decimal)
print(s)
输出:
0 -0.0000374999999999999967148674173689215649574...
1 -0.0000625000000000000013010426069826053208089...
2 -0.0000874999999999999991109542185618863641138...
3 -0.0000874999999999999991109542185618863641138...
4 -0.0000874999999999999991109542185618863641138...
5 -0.0001124999999999999969208658301411674074188...
6 -0.0001499999999999999868594696694756862598296...
7 -0.0001624999999999999925406890532997294940287...
8 -0.0001624999999999999925406890532997294940287...
9 -0.0001624999999999999925406890532997294940287...
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尝试使用十进制,结果将是一个列表:
from decimal import Decimal
s = pd.Series([-3.75e-05,
-6.25e-05,
-8.75e-05,
-8.75e-05,
-8.75e-05,
-0.0001125,
-0.00015,
-0.0001625,
-0.0001625,
-0.0001625])
result = [round(Decimal(x),5) for x in s]
result
结果:
[Decimal('-0.00004'),
Decimal('-0.00006'),
Decimal('-0.00009'),
Decimal('-0.00009'),
Decimal('-0.00009'),
Decimal('-0.00011'),
Decimal('-0.00015'),
Decimal('-0.00016'),
Decimal('-0.00016'),
Decimal('-0.00016')]
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