Question

这里我尝试使用ast模块将dict转换为字符串。我发现这些值被截断，如下面的输出所示。如何在没有截断的情况下获得正常值。

码

df = DataFrame({
            'a': np.random.randn(6),
            'b':['foo','bar']*3,
            'c':np.random.randn(6)
            })
mapping = df.to_dict() 
d=str(mapping)
e= ast.literal_eval(d)
print mapping
print;print e

输出

{'a': {0: 0.88241526852727104, 1: -0.062779346232699929, 2: -0.058427377402568821, 3: 0.87157579927705897, 4: -1.0399255501591143, 5: 0.11203584043469664}, 'c': {0: 0.56763771194925394, 1: 0.22824054879261255, 2: -0.58324477854217549, 3: -0.2264734421572463, 4: 0.45754374820401839, 5: 1.35849692636584}, 'b': {0: 'foo', 1: 'bar', 2: 'foo', 3: 'bar', 4: 'foo', 5: 'bar'}} `

{'a': {0: 0.882415268527271, 1: -0.06277934623269993, 2: -0.05842737740256882, 3: 0.871575799277059, 4: -1.0399255501591143, 5: 0.11203584043469664}, 'c': {0: 0.5676377119492539, 1: 0.22824054879261255, 2: -0.5832447785421755, 3: -0.2264734421572463, 4: 0.4575437482040184, 5: 1.35849692636584}, 'b': {0: 'foo', 1: 'bar', 2: 'foo', 3: 'bar', 4: 'foo', 5: 'bar'}}

Answer 1

区别仅在于类型，而不是价值。 numpy.float64通常使用比在打印时表示浮动所需的精度更高的精度，并准确地表示它。 Python的float类型提供了在转换为float时正确舍入值所需的最高精度。

如果您希望它成为原始字典，则必须将浮点数转换为numpy.float64 s。

type(DataFrame({0: [0.88241526852727104]}).to_dict()[0][0])
#>>> <class 'numpy.float64'>

float64(0.882415268527271)
#>>> 0.88241526852727104

float64(0.88241526852727104)
#>>> 0.88241526852727104

0.88241526852727104
#>>> 0.882415268527271

float64(0.88241526852727104) == 0.88241526852727104
#>>> True

float(float64(0.88241526852727104)) == 0.88241526852727104
#>>> True

Answer 2

您可以使用simplejson指定类型：

mapping = df.to_dict()
import simplejson as json
a_str = json.dumps(mapping)
a_dict=json.loads(a_str,parse_float=np.float64)

输出应该匹配使用。

simplejson

ast.literal_eval（）方法在将str转换为dict时截断浮点值

2 个答案: