什么 dtype 用于 pandas 数据框中的货币表示? [英] What dtype to use for money representation in pandas dataframe?

问题描述

所以我有一个 Pandas 数据框对象，其中有两个小数位精度的货币列，例如133.04".没有三位或三位以上小数的数字，只有两位.

So I have a pandas dataframe object with column for money with two decimal places precision like "133.04". There are no numbers with 3 or more decimal places, only two.

我尝试为此使用 Decimal 模块，但是当我尝试像这样重新采样时

I've tried to use Decimal module for this, but when I tried to re-sample it like this

gr_by_price = df['price'].resample(timeframe, how='ohlc')

我明白

pandas.core.groupby.DataError: No numeric types to aggregate

在此之前我检查了 dtype

Right before this I check dtype

print(type(df['price'][0]))
<class 'decimal.Decimal'>

我是这个图书馆和货币处理的新手，也许 Decimal 不是正确的选择?我该怎么办?

I'm new to this library and money processing, maybe Decimal is not the right choice for this? What should I do?

如果我将此列转换为 一切正常.

If I cast this column to <class 'numpy.float64'> everything works.

更新:目前我正在使用这种方法

Update: For now I'm using this method

d.Decimal("%0.2f" % float(d.Decimal("1.04")))
Decimal('1.04')

来自这个问题

推荐答案

我们遇到了类似的问题，最好的办法是将其乘以 100 并将其表示为整数
(并使用/100 打印/外部选项).
它将导致快速精确计算(1 + 2 == 3 不像 0.1 + 0.2 != 0.3)

We had a similar problem, the best idea was to multiply it by 100 and represent it as an integer
(and use /100 for print/external options).
It will result in fast exact computations (1 + 2 == 3 unlike 0.1 + 0.2 != 0.3)

这篇关于什么 dtype 用于 pandas 数据框中的货币表示?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！