Python 3.x 浮点值的数据帧相减产生与预期值不同的值

数据帧（df）中有2列/系列，如下所示：

0    0.657012
1    0.338250
2    0.652448
Name: prob1, dtype: float64

0    0.657012
1    0.338249
2    0.652448
Name: prob2, dtype: float64

0    2.384000e-07
1    1.192000e-07
2    2.384000e-07
Name: diff, dtype: float64

当我执行以下减法操作时：

df['diff'] = df.prob1 - df.prob2
 

我得到了与预期不同的错误结果，如下所示：

0    0.657012
1    0.338250
2    0.652448
Name: prob1, dtype: float64

0    0.657012
1    0.338249
2    0.652448
Name: prob2, dtype: float64

0    2.384000e-07
1    1.192000e-07
2    2.384000e-07
Name: diff, dtype: float64

为什么呢

---

非常感谢和感谢。

这是因为数据类型在

float

中，结果值非常小，因此使用了科学的符号。 您可以使用round函数获得所需的输出

df['result'] = (df.prob1 - df1.prob2).apply(round,1)

或者，您可以操纵pandas选项，以浮点格式而非科学符号显示结果-

pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.5f' % x)
df['result'] = df.prob1 - df1.prob2

# or

pd.options.display.float_format = '{:.5f}'.format

另一种选择是使用apply-

df['diff'] = df.prob1 - df.prob2
df['diff'].apply(lambda x: '%.5f' % x)

根据，显示浮点值的默认精度为6（即，使用浮点打印数据帧将在小数点后显示6个值）

这不会更改数据框中存储的值，只是更改打印时显示的值。因此，当打印数据帧时，看起来值应该是相同的，但对存储的值执行数学运算（与您看到的不同），因此结果似乎不一致

我建议打印几个单独的值（即对列和索引进行索引以访问单个值），并与打印整个数据帧/系列时看到的值进行比较。单独打印时，您应该看到整个值，并且这些值应该与您从数学运算中获得的结果一致

或者，您可以通过以下方式更改display.precision：

pd.set_option('precision', n)

---

其中

n

是要显示的小数点后的位数（默认为6）

由于差异非常小，请根据需要修改小数点为10位

df['diff'] = np.round(df.prob1 - df.prob2, decimals=10) # OR
df['diff'] = df.prob1.sub(df.prob2).round(10)

输出

    prob1       prob2       diff
0   0.657012    0.657012    0.000000
1   0.338250    0.338249    0.000001
2   0.652448    0.652448    0.000000

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谢谢你的回答。即使结果很小，我仍然希望在以后打印时使用结果。如果四舍五入到8，我得到零。set_选项仅在显示值时有效，但内存中的实际值不变？我尝试了另一种选择，它是说没有轴参数为lambda。我怎样才能解决这个问题，非常感谢。密谋会奏效的。舍入将仅去除数据，以所需格式显示数据。并删除轴参数，然后在应用lambda函数后尝试打印，它与结果操作中的值不一致。例如我得到了2的值，这是不可能的，因为差值的数量非常小，应该是2？为什么不把这个数据乘以一些大的数字，比如100000，然后取差值？因为我想要一个介于0-1之间的间隔。