pandas:类型转换返回错误的值

Question

我有一个DataFrame，它看起来像这样：

Values  Total
Values       
cbase    2019

这里有一个更好的价值观：

>>> df.values
[[ 2019.]]
>>> df.dtypes
Values
Total     float64
dtype: object

现在我想确保这个值是一个整数（没有小数），所以我这样做：

df.astype(int64)
Values  Total
Values       
cbase    2018

从2019年到2018年，价值发生了变化。我很好奇；发生了什么事？

Answer 1

我认为这是表示法的四舍五入；你在Pandas对象中的价值实际上略低于2019年。例如：

>>> v = np.nextafter(2019, 0)
>>> v
2018.9999999999998

如果将此值v放入DataFrame中；代表权：

>>> df = pd.DataFrame([v])
>>> df
      0
0  2019

然而，将df强制转换为整数只会减少数字的小数部分，因此您可以得到2018:

>>> df.astype(int)
      0
0  2018