熊猫指数功率没有按应有的方式计算

问：

我想我在 PANDA 中使用指数时发现了浮点精度的问题。我有一个数字列表，我正在通过 4 阶多项式运行，当我得到大于 2 的阶时，我注意到 Pandas 中预测的值不正确。代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd

x = [-69500]
x_k = pd.DataFrame([i*1000 for i in x], columns=['X'])

x_k3 = x_k**3
x_k3_np = np.power(x_k['X'], 3)


x_k3_real = [pow(i*1000, 3) for i in x]



print(x_k3.iloc[0])
print(x_k3_np.iloc[0])
print(x_k3_real[0])

生产：

X   -8526346633579692032
Name: 0, dtype: int64
-8526346633579692032
-335702375000000000000000

如前所述，列表推导方法产生了我认为正确的答案 - 但不确定为什么 Pandas 不会。有没有更好的方法可以在数据帧中执行此操作？