大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
在用numpy.astype强制转换数据类型的时候，由于numpy精度的问题将会对长度超过16位的数据发生不可预见的变化。
见以下样例：
代码语言：javascript复制a=np.random.randint(10000000000000000,100000000000000000,6,dtype=np.int64).reshape(3,-1)
a
Out[250]:
array([[84627891441616237, 76092046570743607],
[98092567621991294, 29336557186973849],
[27275086880071664, 17713014931142607]], dtype=int64)
a==a.astype(np.float64).astype(np.int64)
Out[251]:
array([[False, False],
[False, False],
[ True, False]])仔细观察a 和转换一遍后的a
代码语言：javascript复制a
Out[252]:
array([[84627891441616237, 76092046570743607],
[98092567621991294, 29336557186973849],
[27275086880071664, 17713014931142607]], dtype=int64)
a.astype(np.float64).astype(np.int64)
Out[253]:
array([[84627891441616240, 76092046570743600],
[98092567621991296, 29336557186973848],
[27275086880071664, 17713014931142608]], dtype=int64)可以发现，所有数据前16位都是相同的，16位以后就不可控了，导致错误发生的原因，就是numpy的32位精度问题导致的。
怎么解决呢？
我尝试了DataFrame的object类型可以解决，解决方式如下：
将numpy转换为DataFrame的时候，指定数据类型为object。
生成之后，在利用astype将其转换为int64即可。
具体应用可见以下样例：
代码语言：javascript复制rl
Out[255]:
array([-8049777870090522920, -5440935078746751688, -3933548592432029974,
-2462334750121545038, -1190291399416696655, 501852907112055918,
1104104769051714879, 1318804999709453069, 1643349955204012180,
1985695761539862128, 2177922432728714602, 2539438373990063976,
2757041686965216513, 2930804226408986280, 4652176466101519414,
5587216625180694234, 6110778615839656518, 8414204104888822915],
dtype=int64)
V
Out[256]:
array([[ 1.17613153e 222, -5.20143643e 220, -2.56059855e 218,
-2.56059878e 218, 1.82560909e 211, 1.01358871e 211,
1.82560909e 211, -1.05320730e 221, 8.07676648e 221,
3.23330432e 194, -2.48561946e 218, -1.18058699e 219,
2.65113824e 164, 9.86541855e 219, -3.21047863e 219,
7.98645998e 193, -8.12021191e 210, 1.01358815e 211],
[-8.92833386e 221, -1.00145726e 221, 2.14225335e 218,
2.14225304e 218, -1.40702046e 211, -1.60296698e 211,
-1.40702046e 211, 1.04484451e 221, 9.40007615e 221,
2.73018012e 194, -3.14728928e 218, -1.05611169e 219,
9.09859019e 163, -5.68088783e 219, 5.46366951e 219,
-2.49687040e 194, -1.95946525e 210, -1.60296712e 211]])
rl=DataFrame([rl,V[0],V[1]],dtype=object).T
rl.columns=['SOURCEID','ax','ay']
rl.SOURCEID=rl.SOURCEID.astype('int64')
rl.SOURCEID.values
Out[258]:
array([-8049777870090522920, -5440935078746751688, -3933548592432029974,
-2462334750121545038, -1190291399416696655, 501852907112055918,
1104104769051714879, 1318804999709453069, 1643349955204012180,
1985695761539862128, 2177922432728714602, 2539438373990063976,
2757041686965216513, 2930804226408986280, 4652176466101519414,
5587216625180694234, 6110778615839656518, 8414204104888822915],
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