小数> = 1时，pandas / numpy round（）如何工作？

Question

我有一个熊猫系列

In [1]: import pandas as pd
In [2]: s = pd.Series([1.3, 2.6, 1.24, 1.27, 1.45])

我需要对数字进行舍入。

In [4]: s.round(1)
Out[4]:
0    1.3
1    2.6
2    1.2
3    1.3
4    1.4
dtype: float64

它适用于1.27，但是1.45被舍入为1.4，它是浮动类型精度损失的问题吗？如果是，我该如何处理这个问题？

Answer 1

这不是错误，但是因为，大多数十进制数字不能完全表示为浮点数。

另一种舍入方式是：

int(number*10^precission+0.5)

但是，你可能会遇到类似的问题，因为谁知道1.45是否接近1.4499999 ..或1.4500 ... 1

Answer 2

一般来说，round()经常因浮动估计不准确而失败。

在这种情况下，这是因为一个惯例，所有数字（均匀）的一半被向下舍入，以平衡舍入误差。

round（x [，n]）x舍入为n位数，舍入为偶数的一半。如果省略n，则默认为0。