为何R读取Excel数值时出现小数位膨胀，与原数据不一致？

这不是R读取数据时额外增加了精度，核心原因是浮点数的二进制存储特性，具体细节如下：

• 不管是Excel还是R，都是采用IEEE 754标准的二进制浮点数来存储小数，但很多十进制小数无法被二进制精确表示（比如0.1的二进制是无限循环的）。你手动输入的34.691就是这类无法被二进制精确存储的数值。
• Excel会默认按照你输入的格式（保留3位小数）显示数值，不会暴露底层存储的近似二进制值；但R会直接展示这个近似值的十进制形式，所以你看到了34.690999999999995——这只是存储的近似值，并非R额外添加了精度。
• 求和结果不一致是因为这种微小的精度误差在累加时会被放大。Excel在计算过程中可能会自动做舍入处理，或者最终显示结果时截断了小数位；而R会基于原始的近似值完成计算，所以两者的求和结果会出现差异。

如果要让R的求和结果和Excel一致，可以用round()函数把数值保留3位小数后再计算：

round(mysheets[["df1"]]$目标列名, 3) %>% sum()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Helmasan