为什么在python中从列表中提取元素时会丢失数值精度？

我有一个熊猫数据框，看起来像这样：

                    data
0    [26.113017616106, 106.948066803935, 215.488217...
1    [26.369709448639, 106.961107298101, 215.558911...
2    [26.261267444521, 106.991763898421, 215.384122...
3    [26.285746968657, 106.912377030428, 215.287348...
4    [26.155342026996, 106.825440402654, 215.114619...
5    [26.159917638984, 106.819720887669, 215.117593...
6    [26.023564401739, 106.843056508808, 215.129947...
7    [26.1155342027, 106.828185769847, 215.15991763...
8    [26.028826355525, 106.841912605811, 215.146190...
9    [26.015099519561, 106.824296499657, 215.130404...

我试图使用以下代码从一系列列表中提取第一个元素：

[x[1] for x in df.data]

我得到了这个结果：

0    106.948067
1    106.961107
2    106.991764
3    106.912377
4    106.825440
5    106.819721
6    106.843057
7    106.828186
8    106.841913
9    106.824296

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为什么会丢失精度？我可以做些什么来保持精度？

默认情况下，pandas显示精度为6位的浮点值

您可以使用pandas的set_选项控制精度，例如：

pd.set_option('precision', 12)

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默认情况下，pandas显示精度为6位的浮点值

您可以使用pandas的set_选项控制精度，例如：

pd.set_option('precision', 12)

你可能没有失去精确性。这只是默认显示。例如，如果您使用

s.iloc[0]

获取该系列的项目，您将看到更多的数字，您可能不会失去精度。这只是默认显示。例如，如果您使用

s.iloc[0]

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