So stellen Sie sicher, dass sich das Verhalten von pandas.to_csv() nicht ändert

Question

Der folgende Code erzeugt unterschiedliche Ergebnisse in Python 2.7.5.final.0 mit Pandas 0.15.1 und numpy 1.9.1 und in Python 2.7.11. final.0 mit Pandas 0.18.0 und numpy 1.10.4 (das Anaconda-Paket).

Die frühere Version gibt das Ergebnis 18292498239.8; letzteres, 18292498239.824.

import numpy as np 
import pandas as pd 
x = 18292498239.824 
df = pd.DataFrame({'One': x},index=["bignum"]) 
df.to_csv('junktest.txt') 
fh = open('junktest.txt','rb') 
res = fh.read().split('\n')[1].split(',')[1] 
print "Result:",res 

Aber wenn wir x auf 292498239.824 setzen, bekommen wir das gleiche Ergebnis von beiden: 292498239.824. Wenn wir eine Größenordnung hochgehen (x = 118292498239.824), sind die Ergebnisse 1.1829249824e+11 und 118292498239.824.

Es sieht so aus als ob die neuere Version von pandas.DataFrame.to_csv() Floats auf 12 Ziffern beschränkt, aber ich kann nichts in der Pandas-Dokumentation finden, um zu sagen, wann die Änderung aufgetreten ist - oder warum.

Dies führte dazu, dass einige der Komponententests beim Upgrade auf Anaconda fehlschlagen. Ich würde gerne ein Upgrade durchführen können, ohne meine Tests wesentlich zu überarbeiten.

Answer 1

UPDATE2:

können Sie versuchen, np.set_printoptions(precision=20) Funktion zu verwenden:

np.set_printoptions(precision=20) 
df.to_csv('d:/temp/a.csv', index=False) 

gibt mir

d: /temp/a.csv:

One 
18292498239.824 
123456789.12 

HINWEIS : mit Pandas 0.18.1

DF:

In [25]: df 
Out[25]: 
      One 
0 1.829250e+10 
1 1.234568e+14 

ALTE Antwort:

Verwendung float_format='%16.4f' Parameter im to_csv() Aufruf

Docs:

float_format: string, default Keine

Format-String für Gleitkommazahlen