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Python df到数据库的浮点数意外四舍五入

在Python中，将DataFrame（df）中的浮点数数据存储到数据库时，可能会遇到浮点数意外四舍五入的问题。这是由于数据库在存储浮点数时可能会对其进行舍入操作，导致精度丢失。

为了避免这个问题，可以采取以下几种解决方案：

使用Decimal类型：将浮点数转换为Decimal类型，然后再存储到数据库中。Decimal类型可以保持浮点数的精度，避免舍入误差。在Python中，可以使用decimal模块来进行Decimal类型的转换和操作。
设置数据库字段类型为浮点数：在创建数据库表时，将存储浮点数的字段类型设置为浮点数类型，而不是整数类型。这样可以保持浮点数的精度，避免舍入误差。
使用字符串存储浮点数：将浮点数转换为字符串，然后再存储到数据库中。这样可以避免浮点数的舍入误差，但需要在需要使用这些数据时进行类型转换。
使用特定的数据库存储引擎：某些数据库存储引擎（如MySQL的InnoDB引擎）支持存储浮点数时保持精度的功能。可以选择使用这些存储引擎来避免浮点数的舍入误差。

总结起来，为了避免Python DataFrame中浮点数意外四舍五入的问题，可以使用Decimal类型、设置数据库字段类型为浮点数、使用字符串存储浮点数或选择特定的数据库存储引擎。具体选择哪种方法取决于实际需求和数据库的支持情况。

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相关搜索:Python3:如何四舍五入到一个特定的数字？Python:从DF中特定部分的行到列 Python列表与pandas df，似乎没有复制到一个新的列表？Python将带有“and‘随机混合的字符串插入到数据库 Python将数据从1个df复制到其他df中的第一个匹配行 Python组ID和它们的和值到新的df Python，操作csvs中的数组并插入到数据库中 XML到带有名称空间的Pandas DF - Python 一些基本浮点数单位的四舍五入到偶数(或不均匀)倍数使用Python优化Postgres到Oracle数据库的迁移

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Python数据库编程：从基础到高级的全面指南

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Java保留两位小数的方法

; // 输出0 System.out.println(x/y); // 输出0 System.out.println((float)(x/y)); // 输出0.0 此时需要运算结果为浮点数...，则此时必须将两整数其一或是全部强制转换类型为浮点数， float b = (float)x/y; float c = x/(float)y; float d = (float)x/(float)...0 网上有一种写法，用了如下方法，他的含义是四舍五入，保留两位小数，但需要小数有值， double a = new BigDecimal((float)10/20).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP...38次方到10的38次方，有效小数位6-7位。...对应double是双精度类型，精度是17位有效数字，取值范围是10的-308次方到10的308次方，double占用8个字节的存储空间。

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Java保留两位小数的几种写法总结

bd.toString(); } 二、使用DecimalFormat,保留小数点后两位 public static String format2(double value) { DecimalFormat df...= new DecimalFormat("0.00"); df.setRoundingMode(RoundingMode.HALF_UP); return df.format(value); }...n，平台独立的换行符, 也可通过System.getProperty(“line.separator”)获取。 f，浮点数型（十进制）。显示9位有效数字，且会进行四舍五入。...a，浮点数型（十六进制）。 e，指数类型。如9.38e+5。...g，浮点数型（比%f，%a长度短些，显示6位有效数字，且会进行四舍五入）总结以上就是Java中保留两位小数多种写法的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流

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