Question

我正在尝试将pandas DataFrame转换为字典列表，其中1个字典代表1行;因此大熊猫to_dict(orient='records')方法是完美的;但是在某些情况下输出不正确。这是一个例子：

df = pd.DataFrame({'x': [1/3, 2/3], y=[4/3, 5/3]})
#            x         y
   0  0.333333  1.333333
   1  0.666667  1.666667

df.round(3).to_dict(orient='records')  # rounded incorrectly
# [{'x': 0.3330000000000002, 'y': 1.333}, {'x': 0.6670000000000004, 'y': 1.667}]

df.round(3).to_dict(orient='list')  # rounded correctly
# {'x': [0.333, 0.667], 'y': [1.333, 1.667]}

正如您所见，to_dict(orient='list')似乎工作正常。这有什么问题？

Answer 1

在pandas 0.20.2由于某种原因orient = records使用numpy float类型而orient = list使用本机python float类型。

records = df.round(3).to_dict(orient='records')
print(type(records[0]['x']))
numpy.float64

list_orient=df.round(3).to_dict(orient='list')
print(type(list_orient['x'][0]))
float

精确数据类型的差异导致舍入差异。现在为什么不同的东方参数导致不同的数据类型，我不能说。

将numpy float转换回本机python float：

print(float(records[0]['x']))
0.333

我们得到的输出就像列表中的to_records输出一样。

有关奇怪的浮动shenanigans Is floating point math broken?

的更多信息

pandas：to_dict（“records”）舍入不正确

1 个答案: