pandas读取精确度
时间: 2023-11-05 07:06:13 浏览: 108
Pandas读取Excel文件时,可以通过dtype参数指定数据的格式,从而保证读取的数据精确度。例如,可以将金额部分指定为float64格式,以便在使用时进行还原。示例代码如下:
```python
df=pd.read_excel('文件名.xlsx',dtype={'责任一': 'float64','责任二': 'float64','责任三': 'float64','身份证号码':'str'})
```
此外,还可以使用replace方法替换多个值。可以将需要替换的值以字典的形式传入replace方法中,然后进行批量替换。示例代码如下:
```python
df = df.replace({'a':{1:11, 2:22}})
```
如果需要替换多个名称,可以先将需要替换的名称和替换后的名称存储在一个Excel文件中,然后读取该文件并将其转换为字典模式,最后使用replace方法进行替换。示例代码如下:
```python
namereplace=pd.read_excel('*')
namereplace_in={}
for i in range(0,len(namereplace)):
namereplace_in["{}".format(namereplace['*'].to_list()[i])]="{}".format(namereplace['**'].to_list()[i])
output=output.replace({"替换字段":namereplace_in})
```
相关问题
pandas读取 sas数据集 小数精度
pandas读取sas数据集时,小数的精度可能会受到影响。这是因为sas中的数字类型与pandas中的数字类型之间存在细微差异,导致小数精度可能会发生变化。
为了解决这个问题,我们可以在读取数据时指定参数以保证小数精度的准确性。具体来说,可以使用pandas的read_sas函数,并在函数中指定对于某些列使用Decimal类型。Decimal类型是一种可变精度的十进制数类型,能够保证数据的准确性和精度。
例如,下面的代码展示了如何读取sas数据集并保持小数精度:
import pandas as pd
from decimal import Decimal
df = pd.read_sas('data.sas7bdat', format='sas7bdat',
encoding='utf-8',
decimals={'column1': Decimal,
'column2': Decimal})
其中,decimals参数接受一个字典类型的参数,用来指定哪些列需要使用Decimal类型。在字典中,键表示需要使用Decimal类型的列名,而值则表示Decimal类型本身。
使用以上方法,我们可以保证读取sas数据集时小数精度的准确性,保证数据分析的准确性。
pandas 读取EXCEL对内容不进行四舍五入
Pandas读取Excel文件时,可以使用`dtype`参数来指定每列的数据类型。如果想要保留Excel中数字的精度,可以将相应列的数据类型设置为字符串(`str`)类型,这样读取时就不会对数字进行四舍五入了。
以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件时,将指定列的数据类型设置为字符串
df = pd.read_excel('example.xlsx', dtype={'数字列名称': str})
# 查看读取结果
print(df)
```
上述代码中,`example.xlsx`是待读取的Excel文件,`数字列名称`是Excel文件中需要保留精度的数字列的列名。通过`dtype`参数将该列的数据类型设置为字符串,读取时就可以保留数字的精度了。
需要注意的是,将数字列的数据类型设置为字符串可能会影响后续的计算和分析,因为字符串类型不能进行数值计算。如果需要进行数值计算,可以在读取数据后将该列的数据类型转换为数值类型。