pandas的
pivot_
table函数可以指定行列值重新制表，并且对于同一行列索引下的多个值会进行聚合运算，默认是均值运算，因此，这里如果我们默认其aggfunc的均值运算，那么会存在将其他数值类型转为浮点值的行为，如果原本是数值较大的整型，超出了64位浮点数能精确表示的最大范围的话，这里就会存在精度丢失现象。
尽管我们可以让aggfunc=lambda x:x，即不对value做任何操作，这样不会存在均值计算，但是实际上还会存在精度丢失的情况。看如下是
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2025年pivot函数oracle（pivot函数表格用法）
pivot函数oracle（pivot函数表格用法）pandas 的 pivot table 函数可以指定行列值重新制表 并且对于同一行列索引下的多个值会进行聚合运算 默认是均值运算 因此 这里如果我们默认其 aggfunc 的均值运算 那么会存在将其他数值类型转为浮点值的行为 如果原本是数值较大的整型 超出了 64 位浮点数能精确表示的最大范围的话 这里就会存在精度丢失现象 尽管我们可以让 aggfunc lambda x x 即不对 value 做任何操作 这样不会存在均值计算 但是实际上还会存在精度丢失的情况 看如下是 pivot tab
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