Python 使用Pandas read_csv从Excel导入浮点数据时，数字将向上舍入到最接近的整数

我不知道如何使用Pandas read_csv读取csv数据，而不将数据四舍五入。以下是csv的前几行（在Excel中打开，Excel列类型为Number）

当我使用Pandas将这个CSV读入我的Jupyter笔记本时，两列都被取整了。我尝试使用选项float\u precision='round\u trip'，并首先读取as str中的列，然后转换为float，但一旦转换为float，数字将再次向上舍入。我确保我的Jupyter笔记本显示精度大于2

如何在保持精度的同时读入这些数据

这是csv文件在Xcode中的外观

我首先用以下代码读入csv

CPI = pd.read_csv('CPI.csv', dtype={'Year': str, 'Annual_Avg': np.float64 , 'Annual_Percent_Change': np.float64})

之后，数据帧如下所示：

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关闭内核并重新启动Jupyter后，我现在看到小数再次显示。我不知道为什么它最初是四舍五入的，现在看起来不错。我现在应该删除这个帖子吗？如果您已经“解决”了自己的问题，则不确定stackoverflow协议是什么

您能否尝试将

dtype:{'column\u name2'：np.float64，'column\u name2'：np.float64}

包含在

read\u csv

方法和try中？您能否显示

csv

文件本身的一些行？@moys当我添加dtype以np.float64形式读取列时，数字仍然是向上舍入的。hpaulj，我在编辑我的问题时发布了CSV中的几行。那么它是Excel文件还是CSV文件？他们是不同的。CSV文件是纯文本。Excel文件（以xlsx结尾）不可用。您需要使用read_csv或read_excel，具体取决于您希望熊猫读取的文件类型。@ba_ul，我应该更清楚一些。我在Excel中将其保存为CSV，因此它是CSV，我使用read_CSV。