恩哥Python量化教室-零基礎也能學會Python

【Pandas】資料表內的數字超多位數：round都無法解決嗎?資料表內正常顯示出來超多位數嗎?趕快看過來一招搞定

一、前言

常常遇到資料表(df)裡面的資料超級多位數嗎?明明我就只想要到小數點第二位，

用了df.round進行四捨五入也無法改善嗎?

或在資料表明明是兩位數print出來或轉為文字時又發生一樣的狀況嗎?

還是從資料庫把資料抽出來變成超多位數很煩嗎?

被搞得一個頭兩個大，其實一招就可以解決了。

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二、搞清楚各種float及astype

大部分的會使用df.round的方式對df裡面的資料進行四捨五入，

但你卻忘了一件很重要的事情，就是資料表裡面的每個數值是什麼型態。

一開始的型態不對，不管你是df.round或轉成文字還是print出來都會發生悲劇。

import numpy 


df = df.type(float) # float64

df = df.type('float') # float64

df = df.type('float64') # float64

df = df.type('float32') # float32

df = df.type('float16') # float16 正解

這時候要先使用的不是round而是df.astype。

如果你只想顯示兩位數或解決我上述的問題那麼你要先用：

df = df.type('float16') # float16一招就搞定了，

因為你使用32以上的時候，在某些狀況下不管有沒用round他都會去把位元填滿，

導致資料被print出來或轉為文字都會出現數值很醜的強況。

三、後記

這絕對是資料視覺化會遇到的過程...，我之前也被搞很久...

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