以精確的方式將貨幣保存到熊貓商店（如Decimal？）

Question

在熊貓中，我使用貨幣工作了很多。到目前爲止，我一直在使用默認的浮點數，但處理精度不足的問題令人討厭並且容易出錯。我試圖切換到使用Decimal來處理某些部分，雖然它可能會使計算速度變慢很多，但確實如此。然而，當我嘗試保存到一個大熊貓存儲（例如hdf5store通過pytables）我得到： TypeError: Cannot serialize the column [o] because its data contents are [mixed] object dtype

這裏是我想要做一個簡短的樣本：

import pandas as pd 
from decimal import Decimal 
teststore = pd.HDFStore('teststore.h5') 
df = pd.DataFrame(data={'o':[Decimal('5.1')]}) 
teststore['test'] = df 

..這提高了上面的例外。 df.convert_objects(convert_numeric=True)沒有幫助。

有沒有辦法將Decimal保存到熊貓商店，如果不是，有沒有一種推薦的方式來精確地將貨幣存儲在熊貓商店中？

我使用python 2.7.8，pandas 0.14.1和pytables 3.1.1。

Answer 1

適用於0.15.0。儘管它基本上是作爲一個實際的python對象進行醃製的，所以使用HDF5幾乎沒有任何好處。

In [46]: from decimal import Decimal 

In [47]: teststore = pd.HDFStore('teststore.h5') 

In [48]: df = pd.DataFrame(data={'o':[Decimal('5.1')]}) 

In [49]: teststore['test'] = df 
pandas/io/pytables.py:2487: PerformanceWarning: 
your performance may suffer as PyTables will pickle object types that it cannot 
map directly to c-types [inferred_type->mixed,key->block0_values] [items->['o']] 

    warnings.warn(ws, PerformanceWarning) 

作爲一個僅供參考，一般float64有14-16位的精度，所以不知道你爲什麼不使用它們（您可能需要更改顯示打印精度看到它）。

In [50]: In [34]: pd.set_option('precision',16) 

In [51]: In [35]: s = Series([0.0000000000001,0.000000000000002]) 

In [52]: s+s 
Out[52]: 
0 0.000000000000200 
1 0.000000000000004 
dtype: float64