保留6位小数读取数据的时候会显示出来吗

是的，当你将一个Double类型的字段定义为保留6位小数时，在读取数据时也会显示出这6位小数。

例如，如果你的Double字段名为`price`，定义为`DOUBLE(10,6)`，那么当你查询这个字段时，它将显示出6位小数。比如：

SELECT price FROM your_table;

这个查询将返回`price`字段的值，并且这些值将包括6位小数。如果你想要在查询结果中去掉小数部分，可以使用MySQL内置的函数来实现，例如：

SELECT CAST(price AS UNSIGNED) FROM your_table;

这个查询将返回`price`字段的整数部分，并且去掉了小数位。

相关问题

data文件夹中，有数据1.txt，如下图。（1）所有数据均保留2位小数，更改结果赋值给新对象；（2）A1列数据保留2位小数，A2列数据保留1位小数，更改结果赋值给新对象。代码截图：运行结果截图：

看起来你在询问如何处理Excel文件data文件夹中的数据，特别是针对两个特定列的数据格式转换并创建一个新的对象。这里是一个Python pandas库操作的例子，假设你正在使用pandas读取Excel文件，并且数据存储在`df`这个DataFrame中：

import pandas as pd

# 加载数据
df = pd.read_excel('data/data1.txt', engine='openpyxl')  # 使用openpyxl引擎打开xlsx文件

# 对A1列数据保留两位小数
df['A1'] = df['A1'].round(2)

# 对A2列数据保留一位小数
df['A2'] = df['A2'].round(1)

# 创建新的对象（例如DataFrame）
new_df = df.copy()

# 如果你想把结果保存到新的Excel文件
new_df.to_excel('output/new_data.xlsx', index=False)  # 保存到新的excel文件，index=False表示不保存索引

# 运行结果截图：你需要提供实际运行后的数据展示，因为代码无法生成图片。如果数据处理无误，可以看到新对象`new_df`的内容满足了要求。

pandas 某一列数据保留2位小数

要保留Pandas中某一列数据的小数点后两位，可以使用以下方法：

1. 首先，导入Pandas库并读取数据文件：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

2. 使用round()函数将列中的数值四舍五入到指定的小数位数：
df['column_name'] = df['column_name'].round(2)

3. 如果你希望将结果作为字符串而不是浮点数，可以使用map()函数和字符串格式化来实现：
df['column_name'] = df['column_name'].map('{:.2f}'.format)

这些方法都可以用来保留Pandas中某一列数据的小数点后两位。根据你的具体需求选择其中一种方法即可。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pandas实现一列数据分隔为两列](https://download.csdn.net/download/weixin_38661087/12851985)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pandas中df取某列小数点后两位的四种方法](https://blog.csdn.net/brytlevson/article/details/125071538)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]