5、输入公式后在跳出来的选项中双击“9 sum”，也即是加总求和的意思。6、然后在括号的9后面加上逗号，再选择求和区域C2:C12，然后按键盘回车。7、此时我们看到求和跟sum求和的结果一样也是997。8、当我们筛选出李明的成绩后发现，他的分数合计不再是997了，而是279。这就说明SUBTOTAL函数没有把隐藏...
以下是导致结果不同的原因: 1- 浮点运算的精度:由于实数仅以二进制格式表示,因此计算机上的浮点运算本质上是不精确的。这可能会导致舍入错误,特别是当您对大量浮点值求和或同时运行多个进程时。 2- 算法变化:当对数字求和时,Pandas 可能会采用与 Python 内置 sum() 函数不同的算法或优化。这些变化可能会导致舍...
顺序不同，结果不一样
基本上相同，但有一点不同：如果有嵌套分类汇总，将忽略这些嵌套分类汇总，以避免重复计算。例如，各分类有汇总，最后总计也用这个公式，并且数据区域包含了前面的分类汇总，这时，总计不会把前面各分类的汇总数加进去。（即是总计不会包含小计）
老师是你视频上,用系统的sum和npy的sum执行结果不同,您再看一下视频上的结果,确实是不同的不是我本地测试的 0 回复 liuyubobobo #1 浮点数计算算法不一样,导致浮点数的精度不一样而已。10^(-12)产生精度差异,也就是0.000000000001的地方精度有差异,对于计算机计算浮点运算很正常。 回复 2018-01-29 08:24...
可能是你单价或者数量列的类型的问题，导致相乘时结果与给定结果略有不同
因为SUMIFS函数与SUM函数的不同位置的项目要求不同。勾选“工具--选项--自动重算--以显示精度为准”。凡是涉及公式计算的数据，根据需要用round函数将其四舍五入，如函数“=round(A1/B1，2)”就是将A1/B1的结果保留两位小数。
当我只使用df['col1'].sum()时,我得到了不同的结果,然后在agg之后: data_grouped = data[['col2','col3','col1']].groupby(['col2','col3'])['col1'].sum() 我已经试过使用dropna=False,但我得到了相同的结果。agg之后的总和低于数据集中的简单总和。哪里会出错呢? pandas 来源:https://...
全表扫描(Full table Scan) 全表扫描返回表中所有的记录。 执行全表扫描，Oracle读表中的所有记录，...
DockerFile,Docker Image和Docker Container之间的不同