Pandas json 转换与浮点精度混淆

Question

使用 to_json() 将 DataFrame 保存为 json 字符串后，当 json 转换回使用 read_json() 的 DataFrame 时，初始和结果 DataFrame 是不等于。我知道使用 np.isclose() 存在转换问题，但由于目标是将 DataFrame 保存在文件中供以后使用，是否有办法防止这些不准确？

请注意，这是一个最小的可复制示例，但真实数据包含非常精确的浮点数。

创建 DataFrame 并进行转换：

initialDF = pd.DataFrame({
    'int':[1, 2, 3, 4, 5],
    'f':[0.3, 0.05, 0.888, 152.1, 8.12]
})

jsonString = initialDF.to_json()

resultDF = pd.read_json(jsonString)

结果：

>>> print(initialDF.equals(resultDF))
False
>>> initialDF.loc[0, 'f']
0.3
>>> resultDF.loc[0, 'f']
0.30000000000000004

Answer 1

只需添加 precise_float=True

resultDF = pd.read_json(jsonString,precise_float=True)

Pandas json 转换与浮点精度混淆

Pandas json conversion messing with float precision

python

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