Python numpy/pandas:test float64数组等于有效数字

我有两个熊猫数据框，在其中我存储货币金额，即十进制数字，最多有15个有效十进制数字。由于float64的精度为15位有效十进制数字，因此应该是无损的

如何比较两个这样的数据帧的值，以获得15位有效小数的等价性？

简言之，我正在寻找类似这样的东西-但是它应该将numpy数组作为参数，而不仅仅是标量

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另一种选择是使用舍入函数，该函数可以舍入到给定数量的有效小数位数，而不是通常的小数位数。

实际上有一个numpy函数：

np.allclose

定义/用法：

np.allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08)

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谢谢，但我不认为这是我想要的：“allclose（a，b）可能不同于allclose（b，a）”。这不太正确…是的，只需将rtol设置为0.0，就不会出现这种情况