擅长:python、mysql、java
<p>我想指出的一点是,科学记数法中的价值观不会对分析产生任何重大影响。
J.K对这个问题给出了最好的回答,但是随着数据集的增加,这种方法(非矢量化方法)对系统来说太过强大,而且他/她的示例中的“result”变量的数据类型是Decimal(而不是float)。你知道吗</p>
<pre><code>>>>type(decimal.Decimal(1.22))
<class 'decimal.Decimal'>
</code></pre>
<p>要解决这些问题,可以执行以下操作:</p>
<pre><code>import decimal
s = pd.Series([-3.75e-05,
-6.25e-05,
-8.75e-05,
-8.75e-05,
-8.75e-05,
-0.0001125,
-0.00015,
-0.0001625,
-0.0001625,
-0.0001625])
s=s.apply(decimal.Decimal)
print(s)
</code></pre>
<p><strong>输出:</strong></p>
<pre><code>0 -0.0000374999999999999967148674173689215649574...
1 -0.0000625000000000000013010426069826053208089...
2 -0.0000874999999999999991109542185618863641138...
3 -0.0000874999999999999991109542185618863641138...
4 -0.0000874999999999999991109542185618863641138...
5 -0.0001124999999999999969208658301411674074188...
6 -0.0001499999999999999868594696694756862598296...
7 -0.0001624999999999999925406890532997294940287...
8 -0.0001624999999999999925406890532997294940287...
9 -0.0001624999999999999925406890532997294940287...
</code></pre>