Pandas分组求和后CSV导出精度丢失，如何解决？

在使用Pandas进行数据处理时，如果遇到分组求和后导出CSV文件时精度丢失的问题，通常是因为CSV文件默认的浮点数格式导致的。CSV文件是一种纯文本格式，不保留数据类型信息，因此在导出时可能会丢失精度。

解决方法

1. 设置浮点数的显示精度： 在导出CSV文件之前，可以通过设置Pandas的浮点数显示精度来确保导出的数据保留足够的精度。

   import pandas as pd
   
   # 假设df是你的DataFrame
   df = pd.DataFrame({
      'A': [1.23456789, 2.34567891],
      'B': [3.45678912, 4.56789123]
   })
   
   # 设置浮点数的显示精度
   pd.set_option('display.float_format', '{:.10f}'.format)
   
   # 分组求和
   grouped_df = df.groupby('A').sum()
   
   # 导出CSV
   grouped_df.to_csv('output.csv', index=False)
   

2. 使用float_format参数： 在导出CSV文件时，可以使用float_format参数来指定浮点数的格式。

   # 导出CSV时指定浮点数格式
   grouped_df.to_csv('output.csv', index=False, float_format='%.10f')
   

3. 使用to_csv的quoting参数： 如果你希望保留所有精度并且不进行任何格式化，可以使用quoting参数来确保数据以原始形式导出。

   # 导出CSV时不进行任何格式化
   grouped_df.to_csv('output.csv', index=False, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)
   

4. 使用其他文件格式： 如果CSV格式无法满足你的精度需求，可以考虑使用其他文件格式，如Excel（.xlsx）或Parquet（.parquet），这些格式可以更好地保留数据类型和精度。

   # 导出为Excel文件
   grouped_df.to_excel('output.xlsx', index=False)
   
   # 导出为Parquet文件
   grouped_df.to_parquet('output.parquet', index=False)
   

总结

通过设置Pandas的浮点数显示精度、使用float_format参数、或者选择其他文件格式，可以有效解决分组求和后导出CSV文件时精度丢失的问题。根据具体需求选择合适的方法即可。