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pandas?round方法保留兩位小數的設置實現_python

作者：data_amateur ? 更新時間： 2022-10-12 編程語言

pandas中可以使用round(n)方法返回 x 的小數點四舍五入到n個數字。簡潔的說就是，四舍五入的保留小數點后的幾個數字。round()不添加任何參數的時候，等同于round(0)就是取整。直接看例子:

import pandas as pd
import numpy as np
df_round = pd.DataFrame(np.random.random([3, 3]),
     columns=['A', 'B', 'C'], index=['one', 'two', 'three'])
df_round = df_round*10
print(df_round)
print(df_round.round(2))

我們經常需要對有浮點數的列需要保持精度，那么在pandas中該如何實現呢？這里提供一種方法,round方法

round常用用法有兩種方式：

1、傳入int，對所有列保持統一精度

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([(.21, .32), (.01, .6), (.66, .03), (.21, .183)],columns=['dogs', 'cats'])
>>> df
? ?dogs ? cats
0 ?0.21 ?0.320
1 ?0.01 ?0.600
2 ?0.66 ?0.030
3 ?0.21 ?0.183

# 統一保持2位小數
>>> df.round(2)
? ?dogs ?cats
0 ?0.21 ?0.32
1 ?0.01 ?0.60
2 ?0.66 ?0.03
3 ?0.21 ?0.18

# 統一保持一位小數
>>> df.round(1)
? ?dogs ?cats
0 ? 0.2 ? 0.3
1 ? 0.0 ? 0.6
2 ? 0.7 ? 0.0
3 ? 0.2 ? 0.2
>>>?

2、傳入dict，對指定列設置精度，key為列名，value為精度

# 指定列名設置精度，未指定的則保持原樣
>>> df.round({'dogs': 2})
   dogs   cats
0  0.21  0.320
1  0.01  0.600
2  0.66  0.030
3  0.21  0.183
# 兩列分別設置不同的精度
>>> df.round({'dogs':2, 'cats':1})
   dogs  cats
0  0.21   0.3
1  0.01   0.6
2  0.66   0.0
3  0.21   0.2

原文鏈接：https://blog.csdn.net/lost0910/article/details/104397869

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