用Python导数据到mysql中遇到问题，小数后几位在导入数据库中直接被舍弃

float本身保存的就是近似值，因为你后面有e-06这样的字符，这个其实也是数字的一部分，这么看，不管你怎么存小数位都是不够的，比如这个3.90104e-06，翻译过来应该是0.00000390194，你估计float的话要怎么写，他是8位的精度，这里来看最好就是0.0000039也就这样了，我想就算这个也不是你要的吧。

所以个人觉得办法就是换一个数据类型，最简单的就是double（我估计16位的精度应该够了吧，不过他和float一样，存一个近似值，你可以试试写成double（16，14）试试，如果还不行，那就只能用decimal了），如果还是进位，那就用decimal（65位的定点数，怎么算都够了。）

如果还不行就祭出终极大招字符型，这个总没有问题，当然如果你还要计算，那就最好别用这个。

首先是引入pandas和numpy，这是经常配合使用的两个包，pandas依赖于numpy，引入以后我们可以直接使用np/pd来表示这个两个模块

先创建一个时间索引，所谓的索引（index)就是每一行数据的id，可以标识每一行的唯一值

为了快速入门，我们看一下如何创建一个6X4的数据：randn函数用于创建随机数，参数表示行数和列数，dates是上一步创建的索引列

我们还可以使用字典来创建数据框，例如创建一个列名为A的数据框，索引是自动创建的整数

这又是一个字典创建DataFrame的例子

假如字典内的数据长度不同，以最长的数据为准，比如B列有4行：

可以使用dtypes来查看各行的数据格式

接着看一下如何查看数据框中的数据，看一下所有的数据

使用head查看前几行数据（默认是前5行），不过你可以指定前几行

查看前三行数据

使用tail查看后5行数据

查看数据框的索引

查看列名用columns

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