Pandas使用专用的dec 2 bin转换器，在精度和速度之间进行权衡。
将float_precision='round_trip'传递给read_csv可修复此问题。
请查看此页面以了解更多详细信息。
处理完数据后，如果要将其保存回 csv 文件，可以通过
float_format = "%.nf"Map至Map的方法。
完整示例：

import pandas as pd

df_in  = pd.read_csv(source_file, float_precision='round_trip')
df_out = ... # some processing of df_in
df_out.to_csv(target_file, float_format="%.3f") # for 3 decimal places

我意识到这是一个老问题，但也许这会帮助其他人：
我也遇到过类似的问题，但是不能完全使用相同的解决方案。不幸的是，float_precision选项只在使用C引擎时存在，而在使用python引擎时不存在。所以，如果你因为其他原因而不得不使用python引擎（例如，因为C引擎不能处理regex文字作为分隔符），这个小“技巧”对我很有效：
在pd.read_csv参数中，定义dtype='str'，然后将 Dataframe 转换为所需的任何数据类型，例如df = df.astype('float64')。
有点黑客攻击，但似乎奏效了。如果有人对如何更好地解决这个问题有任何建议，请告诉我。