pd.read_feather问题，带小数/千位分隔符和浮点舍入问题

Question

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我需要使用羽毛整洁的输出，并消除舍入以及格式错误。该解决方案应该始终有效，而不仅是针对我目前正在关注的特定案例]

我想使用.ftr文件来快速分析数百个表。不幸的是，我在使用小数和千位分隔符时遇到了一些问题，类似于that post，只是read_feather不允许使用decimal=',', thousands='.'选项。我尝试了以下方法：

df['numberofx'] = (
    df['numberofx']
    .apply(lambda x: x.str.replace(".","", regex=True)
                      .str.replace(",",".", regex=True))
导致

AttributeError: 'str' object has no attribute 'str'
当我将其更改为]时>
df['numberofx'] = (
    df['numberofx']
    .apply(lambda x: x.replace(".","").replace(",","."))
我在结果中收到一些奇怪的（四舍五入）错误，例如对于某些大于1k的数字，则为22359999999999998而不是2236。所有低于1k的值都是实际结果的10倍，这可能是因为删除了“。”。浮点数并创建该数字的整数。
正在尝试

df['numberofx'] = df['numberofx'].str.replace('.', '', regex=True)
还会导致结果出现一些奇怪的现象，因为某些数字在10 ^ 12处，而其他数字则应保持在10 ^ 3。
Here is how I create my .ftr files from multiple Excel files。我知道我可以简单地从Excel文件创建DataFrames，但这会使我的日常计算速度变慢。

我该如何解决这个问题？

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EDIT

：问题似乎出在与非美国标准有关的小数点和千位分隔符的excel文件中，以df格式读取，而不是保存为羽毛。使用pd.read_excel(f, encoding='utf-8', decimal=',', thousands='.')选项读取Excel文件解决了我的问题。这导致了下一个问题：

为什么将浮点数保存在羽毛文件中会导致奇怪的舍入错误，例如将2.235更改为2.2359999999999998？

我想使用.ftr文件来快速分析数百个表。不幸的是，我对小数和千位分隔符有一些问题，类似于该帖子，只是read_feather不允许...

Answer 1

您的代码中的问题是：