cumsum 和十进制数的问题

Question

假设如下代码：

import numpy as np
import pandas as pd
   
df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(0, 10, 10)})
df['B'] = df['A'].diff()

x, x_diff = 1, df['B'].iloc[1:]
df['C'] = np.r_[x, x_diff].cumsum()

   A    B    C
# 0  6  NaN  1.0
# 1  6  0.0  1.0
# 2  0 -6.0 -5.0
# 3  7  7.0  2.0
# 4  5 -2.0  0.0
# 5  3 -2.0 -2.0
# 6  3  0.0 -2.0
# 7  8  5.0  3.0
# 8  8  0.0  3.0
# 9  8  0.0  3.0

C 列如预期的那样发生了漂亮的变化。这似乎没有问题。但是，当我使用十进制数字时，它们会四舍五入为 0，最终我的起始值根本没有改变。任何想法如何防止这种情况？理论上我可以再次乘以数字，但有没有更好的方法来解决这个问题？问题演示如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(0, 10, 10)})/100000000000000


df['B'] = df['A'].diff()

x, x_diff = 1, df['B'].iloc[1:]
df['C'] = np.r_[x, x_diff].cumsum()

#               A             B    C
# 0  9.000000e-14           NaN  1.0
# 1  7.000000e-14 -2.000000e-14  1.0
# 2  1.000000e-14 -6.000000e-14  1.0
# 3  9.000000e-14  8.000000e-14  1.0
# 4  9.000000e-14  0.000000e+00  1.0
# 5  4.000000e-14 -5.000000e-14  1.0
# 6  6.000000e-14  2.000000e-14  1.0
# 7  9.000000e-14  3.000000e-14  1.0
# 8  7.000000e-14 -2.000000e-14  1.0
# 9  0.000000e+00 -7.000000e-14  1.0

Answer 1

感谢您提出的许多建议。按照 PUFF 的建议使用 0 作为起始值。 Chris 建议的 pd.set_option('precision', 16) 方法也有效。

cumsum 和十进制数的问题

Trouble with cumsum and decimal numbers

numpy

pandas

cumsum