如何用Python创建或保存IEEE单/双精度格式的二进制数据文件？

首先明确核心问题：你用df.to_csv()保存的是文本格式的CSV文件，而非原文件的二进制格式，这才是内容不符的根本原因。另外，numpy的single类型本身就是IEEE 754单精度浮点（对应C语言的float），double是IEEE 754双精度浮点（对应C语言的double），和原文件的格式完全匹配，不存在格式转换的问题。

正确的二进制保存方法 #

方法1：直接用numpy写回二进制文件 #

既然读取后得到的是numpy结构化数组，直接用np.tofile()就能原样保存为和原文件格式一致的二进制文件，不需要经过pandas中转：

import numpy as np

bufType = np.dtype(
    [
        ('datetime', 'double'),  # 原代码字段名是text，建议改为datetime更直观
        ('humidity', 'single'),
        ('temperature', 'single'),
        ('extra_param', 'single')
    ]
)

path = r'C:\Users\Егор\Desktop\ЛК-44\pool-исходник\ccc.dat'
data = np.fromfile(path, dtype=bufType)

# 直接写回二进制文件
data.tofile('my_file.dat')

方法2：通过pandas中转后写回二进制 #

如果必须用pandas处理数据后再保存，需要先将DataFrame转回numpy结构化数组，再写入二进制：

import numpy as np
import pandas as pd

bufType = np.dtype(
    [
        ('datetime', 'double'),
        ('humidity', 'single'),
        ('temperature', 'single'),
        ('extra_param', 'single')
    ]
)

path = r'C:\Users\Егор\Desktop\ЛК-44\pool-исходник\ccc.dat'
data = np.fromfile(path, dtype=bufType)

df = pd.DataFrame(data)
# 此处可对df进行数据处理操作

# 将DataFrame转回numpy结构化数组并保存
df.to_records(index=False).tofile('my_file.dat')

补充说明 #

• 若要验证保存的文件是否和原文件一致，可使用文件对比工具（如WinMerge）检查字节层面的差异。
• 如果后续需要解析日期时间值（基准为1899年12月30日），可以用pandas的to_datetime转换：

  df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'], unit='D', origin='1899-12-30')
  

  注意：若要原样保存二进制，不要修改该字段的数值，否则写回的字节会发生变化。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者От А До Я