Python 熊猫'；指定数据类型时不起作用？

在定义自己的数据类型后，

pandas.round（）

无法按预期工作时，我遇到了一个问题。我用v。0.24.2

假设我将数据设置为

float64

，我想将数据设置为

float32

，以节省一些内存，我想进行一些舍入：

import pandas as pd

my_dtypes = {'val': 'float32'}
my_decimals = {'val': 4}

df = pd.DataFrame({'val': [0.14579999446868896]}) # <- this will be 'float64' 
df_mydtypes = df.astype(my_dtypes)

df_rounded = df.round(my_decimals)
df_mydtypes_rounded = df_mydtypes.round(my_decimals)

从表面上看，它看起来不错，但如果我们仔细观察（就像我的unittest那样），它的值就不同了：

0    0.1458
Name: val, dtype: float64
0    0.1458
Name: val, dtype: float32
0.1458
0.14579999446868896

---

这是怎么回事？

我认为这与计算机科学中一个更普遍的问题有关，也与浮点数的存储方式有关。有关详细说明，请参见Python文档中的

处理此问题的一些方法：

• 我注意到

  .values

  或

  .iloc

  确实生成了正确的数字，但是

  to_list（）

  和

  .item（）

  没有生成正确的数字。我猜这与

  pandas

  如何处理和生成底层

  numpy

  数组有关
• Python还有一个模块，以防您需要“人”浮动而不是计算机浮动

0    0.1458
Name: val, dtype: float64
0    0.1458
Name: val, dtype: float32
0.1458
0.14579999446868896