Pandas浮点精度-显然相同的数字显示为不相等

Question

希望这是一个非常简单的解决方案。我在SO上尝试过两个类似问题的解决方案，但这些都不适用于我

本质上，我有一个过程来评估数据帧的两列中的数字是否相等。对绝大多数人来说，这似乎是正确的。然而，在极少数情况下，看似相等的数字(小数点后6位(显示为不相等。

很明显，这取决于我的数字是如何存储的，而不是我所看到的。但奇怪的是，这些数字的数据源只将它们存储为6dp，而试图增加显示效果没有任何效果——我仍然只能看到6dp。

a=df[df['Timestamp']=='2018-03-04 22:29:57']['Limit'].copy()
b=df[df['Timestamp']=='2018-03-04 22:29:57']['Quote'].copy()
pd.options.display.precision
Out[152]: 10
a
Out[153]: 
15571027   25.850000
Name: Limit, dtype: float64
b
Out[154]: 
15571027   25.850000
Name: Quote, dtype: float64
a==b
Out[155]: 
15571027    False
dtype: bool
a-b
Out[156]: 
15571027   -0.000000
dtype: float64
b>a
Out[157]: 
15571027    True
dtype: bool

我希望某种灵魂能够提出我可以在这里尝试的下一个逻辑步骤——显然b大于a，但1(我无法显示这一点，2(我最终希望创建布尔比较，我知道它将与我显示的精度相同。

非常感谢！

Answer 1

好的，所以我找到了问题的根源。

最初，所有这些数字在流程开始时都与浮动相同，但到最后，少数数字以某种方式被更改为浮动，尽管它们的显示方式没有改变。

罪魁祸首是通过panda中的一个大型SQLite操作将它们连接起来——有太多的数据无法合并，所以它们被导入为表，根据需要进行连接，并作为数据帧写回。即使没有数字被实际更改(即通过除法/聚合等(，也正是在这个过程中，一些浮点的存储定义被更改了。

感谢@Artyom Akselrod的教育——通过在SELECT语句中隐式舍入输出，这解决了问题。