Pandas分组求和后CSV文件精度丢失怎么办？（求和.分组.精度.丢失.文件...）

pandas分组求和精度丢失详解：csv文件输出精度异常

在使用pandas进行数据分析时，常常需要对数据进行分组汇总。例如，根据“业绩归属”列对“昨日销售额”、“昨日销售量”、“本月销售额”、“本月销售量”等列进行求和。然而，有些用户在使用to_csv()方法将结果写入csv文件时，却遇到了精度丢失的问题：打印输出的结果显示的精度正常，但写入csv文件后，数值却出现了精度异常。 本文将针对这个问题进行分析，并给出解决方法。

问题描述中，用户使用了如下代码进行分组求和并保存到csv文件：

xxx.groupby(['业绩归属'])[['昨日销售额', '昨日销售量', '本月销售额', '本月销售量']].agg('sum').to_csv('amazon销量分析.csv')

代码本身并没有错误，问题在于csv文件本身对浮点数精度的限制。pandas在显示数据时，会根据设定的显示精度进行四舍五入，而csv文件默认的精度可能较低，导致在保存时精度丢失。

解决方法是，在将数据写入csv文件之前，使用round()函数对需要保留精度的列进行四舍五入。例如，如果需要保留两位小数，可以使用以下代码：

result = xxx.groupby(['业绩归属'])[['昨日销售额', '昨日销售量', '本月销售额', '本月销售量']].agg('sum')
result = result.round(2)
result.to_csv('Amazon销量分析.csv', index=False) #index=False避免写入索引列

这段代码先进行分组求和，然后使用round(2)函数将所有数值列保留两位小数，最后再写入csv文件。index=false参数可以避免将索引列写入csv文件。 通过这种方式，可以有效避免csv文件输出时精度丢失的问题。 当然，也可以根据实际需求调整round()函数中的参数，以达到所需的精度。 如果数据列类型并非数值型，则需要先进行数据类型转换。

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