pd.DataFrame()数据精度
时间: 2023-08-03 13:52:46 浏览: 98
`pd.DataFrame()` 函数默认使用浮点数类型 `float64`,其精度可以达到小数点后 15 位。但是,当数据中的数字超过了浮点数类型的精度限制时,就会出现精度问题。例如,当一个数字超出了 `float64` 类型的范围时,它可能会被近似为一个非常接近的数字,从而导致精度误差。
为了避免精度误差,可以使用 `Decimal` 类型来存储数据,并使用 `decimal.Decimal()` 函数创建 `DataFrame`。`Decimal` 类型可以精确表示任意大小和精度的十进制数,但是使用 `Decimal` 类型可能会降低代码的运行效率。
相关问题
gds_info = pd.DataFrame(columns=['Name','Precision','Bbox']) 如何赋值
在这个Python代码片段中,`gds_info` 是一个 Pandas DataFrame 对象,它表示一个表格,列名分别为 'Name', 'Precision', 和 'Bbox'。要给这个 DataFrame 赋值,你需要提供相应的数据,并按照列名指定。
例如,如果你有一个包含三列数据的数据列表,你可以这样做:
```python
data = {
'Name': ['Object1', 'Object2', 'Object3'], # 名字列的数据
'Precision': [0.95, 0.85, 0.90], # 精度列的数据
'Bbox': [[x1, y1, w1, h1], [x2, y2, w2, h2], [x3, y3, w3, h3]] # 边框信息的列表,每个元素是一个四元组
}
# 创建 DataFrame
gds_info = pd.DataFrame(data)
```
这里 `data` 是一个字典,键对应 DataFrame 的列名,值是相应列的数据。`pd.DataFrame(data)` 将数据转换成 DataFrame 格式并赋值给 `gds_info`。
com= x_train.columns # 数据标准化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler AAA = StandardScaler().fit(x_train) ## 生成规则 x_train = AAA.transform(x_train) # 规则应用于训练集 x_test = AAA.transform(x_test) # 规则应用于测试集 # 转回DataFrame x_train = pd.DataFrame(x_train) x_test = pd.DataFrame(x_test) # 将列名加回来 x_train.columns = com x_test.columns = com x_train.head()
这段代码的作用是对训练集和测试集进行标准化处理,使得它们的数据分布符合标准正态分布,从而提高模型的精度。首先,使用列名获取训练集的所有列,然后使用`StandardScaler()`函数生成规则,该函数可以计算出训练集中每个特征的均值和标准差。接着,使用`transform()`函数将规则应用于训练集和测试集,对它们进行标准化处理。由于标准化后的数据不再是DataFrame格式,因此需要将它们转回DataFrame格式,并将列名加回来,以便后续处理。最后,使用`head()`函数查看标准化后的训练集的前5行数据。