【发布时间】：2019-01-20 13:38:19
【问题描述】：
我正在运行这段代码：
df = pd.read_csv("./teste/teste_1.csv", sep=";")
df.fillna(0, inplace=True)
a = df['Total'] = df['A'] + df['B'] + df['C'] + df['D'] + df['E']
print(df)
df.to_csv("./teste/9table.csv", sep=";")
print("Done")
teste_1.csv:
META;A;B;C;D;E;%
A;;24.564;;;;-0.00%
B;;2.150;;;;3.55%
C;;;15.226;;;6.14%
得到这个打印：
META A B C D E % Total
0 A 0.0 24.564 0.000 0.0 0.0 -0.00% 24.564
1 B 0.0 2.150 0.000 0.0 0.0 3.55% 2.150
2 C 0.0 0.000 15.226 0.0 0.0 6.14% 15.226
但是，当我将其保存到 csv 时，我得到了以下结果：
META A B C D E % Total
0 A 0.0 24.564 0.0 0.0 0.0 -0.00% 24.564
1 B 0.0 2.15 0.0 0.0 0.0 3.55% 2.15
2 C 0.0 0.0 15.225999999999900 0.0 0.0 6.14% 15.225999999999900
>>> df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 8 columns):
META 3 non-null object
A 3 non-null float64
B 3 non-null float64
C 3 non-null float64
D 3 non-null float64
E 3 non-null float64
% 3 non-null object
Total 3 non-null float64
dtypes: float64(6), object(2)
memory usage: 272.0+ bytes
【问题讨论】：
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请发布
df.info()和df.to_dict('list')，以便我们尝试重现问题。 -
df.info():
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 3 entries, 0 to 2 Data columns (total 8 columns): META 3 non-null object A 3 non-null float64 B 3 non-null float64 C 3 non-null float64 D 3 non-null float64 E 3 non-null float64 % 3 non-null object Total 3 non-null float64 dtypes: float64(6), object(2) memory usage: 272.0+ bytes -
对不起，它正在返回 15.225999999999900 这个号码。
标签： python-3.x pandas csv saving-data