python将某列由float64改为decimal(20,6)格式

如果你要将 pandas DataFrame 中的某个 float64 类型的列转换为 decimal(20,6) 类型，可以使用 astype() 函数将该列转换为字符串类型，然后使用 to_numeric() 函数将其转换为 decimal 类型。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {'float_col': [1.23456789, 2.34567890, 3.45678901]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 float64 列转换为 decimal(20,6) 类型
df['float_col'] = pd.to_numeric(df['float_col'].astype(str), errors='coerce').round(6)

# 查看转换结果
print(df)

在上述代码中，我们首先创建了一个包含一个 float64 列的 DataFrame。然后，我们将该列转换为字符串类型，并使用 to_numeric() 函数将其转换为 decimal(20,6) 类型。to_numeric() 函数的 errors 参数设置为 'coerce' 表示如果某个值无法转换为 decimal 类型，则将其转换为 NaN。最后，我们使用 round() 函数将转换后的值四舍五入到小数点后 6 位。

注意，如果你要将 DataFrame 存储到数据库中，请确保该数据库支持 decimal 类型，并在存储时指定该列的数据类型为 decimal(20,6)。例如，如果你使用的是 SQLAlchemy 库，可以在创建表时指定该列的类型为 Numeric(20,6)。例如：

from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, Numeric, MetaData

engine = create_engine('sqlite:///example.db')
metadata = MetaData()

my_table = Table('my_table', metadata,
                 Column('id', Integer, primary_key=True),
                 Column('float_col', Numeric(20,6)))

metadata.create_all(engine)

df.to_sql('my_table', engine, if_exists='replace', index=False)

上述代码中，我们创建了一个名为 my_table 的表，其中包含一个名为 float_col 的 decimal(20,6) 类型的列。然后，我们将 DataFrame 存储到该表中。在存储时，pandas 会自动将该列的数据类型转换为 decimal(20,6)。