Python 为什么熊猫取整法不将0.5取整为1？

我在这里贴了我认为是答案的帖子，因为我在这里找不到类似的问题答案

我希望pandas

round

方法将0.5四舍五入到1

>>> import pandas as pd
>>> pd.Series([0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5]).round()
0    0.0
1    2.0
2    2.0
3    4.0
4    4.0
dtype: float64

更奇怪的是：Python的round方法在Python 2.7和3.6中有不同的行为：

Python 2.7：

>>> [round(x) for x in [0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5]]
[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]

Python 3.6：

>>> [round(x) for x in [0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5]]
[0, 2, 2, 4, 4]

这与浮点表示法或我的平台（Mac OS X）有关吗？

这确实是由于Python 3中所述，其中指出：

浮动的

round（）

行为可能令人惊讶：例如，

round（2.675,2）

给出的是

2.67

而不是预期的

2.68

。这不是一个错误：这是因为大多数小数不能精确地表示为浮点

---

我相信在这种情况下，它实际上是python中的预期行为，而不是浮点问题。查看以下内容：

如果两个倍数相等，则舍入是朝偶数方向进行的（例如，舍入（0.5）和舍入（-0.5）都是0，舍入（1.5）都是2）

---

这忽略了为什么0.5向下舍入为0，但1.5向上舍入为2。两个小数都有足够小的数量级，分母都是2的幂，它们都有精确的浮点表示。@chepner的说法自相矛盾。他们说四舍五入将接近最接近的偶数…但他们说，好吧，有时不会，但这不是一个错误。问题是2.675不是2675/1000；这个数字接近267/100和268/100。只有当要舍入的值正好在两个选项之间的一半时，才适用向最近的偶数舍入。哦，我明白了。所以它不是浮点表示。是否有理由将其四舍五入到最近的偶数？“不要说朝向零或远离零的“向上”（我一直认为应该是这样）？”比尔：要知道原因，请读一下dupe。什么是dupe？我再次阅读了Python文档，但找不到原因。但我发现了一个解释：“我认为原因是为了防止平均数字向上或向下偏移。”@Bill，为了将来的参考，“dupe”是“duplicate”的缩写。谢谢@root。无论出于什么原因，当我搜索这个问题时，或者甚至在我写这个问题的时候，在类似的帖子列表中，现有的问题都没有出现。