pandas导出excel时，小数会存在四舍五入的情况，如何做精确值保留两位小数

你可以使用 pandas 中的 `to_excel()` 方法的 `float_format` 参数来控制小数点精度，示例代码如下：

import pandas as pd

# 生成DataFrame
data = {'col1': [1.23456789, 2.3456789, 3.456789],
        'col2': [4.56789, 5.6789, 6.789]}
df = pd.DataFrame(data)

# 导出Excel并保留两位小数
df.to_excel('output.xlsx', float_format='%.2f')

在上面的示例中，`float_format='%.2f'` 表示要保留两位小数。你可以根据需要将 `%.2f` 中的 `2` 替换为你需要的小数位数。

相关问题

用pandas计算1.4分别除以csv表中‘时间差(秒)’列下的所有值，再乘以3600的值，结果保留两位小数，将结果导出

可以按照以下方式实现：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 计算
result = 1.4 / df['时间差(秒)'] * 3600
result = round(result, 2)  # 保留两位小数

# 导出结果到csv文件
result.to_csv('result.csv', index=False)

注意，这里的 `your_file.csv` 是待处理的文件名，需要根据实际情况修改。另外，导出的结果会包含行索引，如果不需要可以将 `index=False` 添加到 `to_csv()` 方法中。

如何将numpy.float64保留一位小数的数据导出到excel中还显示一位小数

您可以使用 Pandas 库将 NumPy 数组转换为 DataFrame，并在转换为 DataFrame 时使用 Pandas 库中的 Series.round() 方法将 numpy.float64 数据保留一位小数。然后，您可以使用 Pandas 库中的 to_excel() 方法将 DataFrame 导出到 Excel 文件中，并设置 float_format 参数来指定要显示的小数位数。

以下是示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个包含 numpy.float64 数据的数组
data = np.array([1.23456789, 2.34567890, 3.45678901])

# 将数组转换为带有一位小数的 Pandas Series
series = pd.Series(data).round(1)

# 将 Pandas Series 转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame({'data': series})

# 将 DataFrame 导出到 Excel 文件中，并设置 float_format 参数来指定要显示的小数位数
df.to_excel('output.xlsx', index=False, float_format='%.1f')

在导出的 Excel 文件中，所有数据都将保留一位小数并显示为一位小数。请注意，此方法使用 Pandas 库，因此您需要先安装 Pandas。