我正在汇总一系列值，但是根据我的操作方式，我会得到不同的结果。我尝试过的两种方法是：
sum(df['series'])
df['series'].sum()
他们为什么会返回不同的值？
示例代码。
s = pd.Series([
0.428229
, -0.948957
, -0.110125
, 0.791305
, 0.113980
,-0.479462
,-0.623440
,-0.610920
,-0.135165
, 0.090192])
print(s.sum())
print(sum(s))
-1.4843630000000003
-1.4843629999999999
此处的差异很小，但是在具有数千个值的数据集中，差异变得很大。
python大神给出的解决方案
浮点数仅精确到一定数量的有效数字。想象一下，如果您所有的数字（包括中间结果）仅精确到两个有效数字，并且您想要列表[100, 1, 1, 1, 1, 1, 1]的总和。
“真实的”总和是106，但是由于我们只允许使用两个有效数字，因此无法表示。
正确答案为110，因为这是将“正确”的总和舍入为2平方英尺。
但是，如果我们天真地按顺序添加数字，我们将首先进行100 +1 = 100（至2平方英尺），然后进行100 + 1 = 100（至2平方英尺），依此类推，直到最终结果为100。
正确答案可以通过将数字从最小增加到最大来实现； 1 +1 = 2，然后2 +1 = 3，然后3 +1 = 4，然后4 +1 = 5，然后5 +1 = 6，然后6 + 100 = 110（至2平方呎）。但是，即使在一般情况下这也不起作用。如果有一百多个1，则中间和将开始不准确。总是将最小的两个余数相加，可以做得更好。
Python的内置sum函数使用朴素算法，而df['series'].sum()方法使用更精确的算法并具有较低的累积舍入误差。 From the numpy source code，熊猫使用：
对于浮点数，求和（和
np.add.reduce）通常通过直接添加每个数字来限制
逐个结果，在每个步骤中都会导致舍入错误。
但是，通常numpy将使用数值上更好的方法（部分
逐对求和），从而提高了许多用例的精度。
当没有给出axis时，始终提供改进的精度。
math.fsum function使用仍然更准确的算法：
与NumPy相比，Python的math.fsum函数使用速度较慢，但
更精确的求和方法。
对于您的列表，math.fsum的结果为-1.484363，这是正确舍入的答案。
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