我正在研究表的JSON Web数据，以使其看起来完全像原始版本的表示形式。 它对每个行都有一些ID值，因此我试图将此ID用作"键"来恢复表中的原始顺序。
，但有趣的是，它在45.097等相同数字上具有不同的小数位置，而不是450.97。
将这些相同数字与不同小数位置匹配的最有效方法是什么？如果我将其转换为numpy数组，会更好吗？预先感谢您。
pandas具有 float64 dtype。
如果您不确定拥有的内容或数字保存为字符串，则可以始终" float64"列。
df['column']=df['column'].astype('float64')
检查您拥有的类型：df.info()
如果您不起作用，则有问题转换数字，请尝试以下操作：
pd.to_numeric(df['column'], errors='coerce')
这将忽略转换错误。
如果我将其转换为numpy数组，会更好吗？预先感谢您。
尽管Pandas是为了在Numpy上工作的，但您不需要抓住Numpy阵列并转换它们，而是使用Pandas astype转换。