📜  pandas redondear un valor - Python (1)

📅  最后修改于: 2023-12-03 15:33:23.791000             🧑  作者: Mango

Pandas Redondear un Valor - Python

Existen varias formas de redondear un valor utilizando la biblioteca Pandas en Python. En este artículo, exploraremos algunas de estas formas.

Redondeo a una cantidad de decimales específica

Para redondear un valor a una cantidad específica de decimales, podemos utilizar el método round() de Pandas. Este método acepta como parámetro la cantidad de decimales a la que queremos redondear el valor. Por ejemplo:

import pandas as pd

valor = 3.14159265359
decimales = 2
valor_redondeado = pd.Series(valor).round(decimales)
print(valor_redondeado)

El resultado de este código será:

0    3.14
dtype: float64
Redondeo utilizando una función personalizada

Si necesitamos redondear un valor utilizando nuestra propia función en vez de la función de redondeo estándar, podemos utilizar el método apply() de Pandas. Por ejemplo:

import pandas as pd

def mi_funcion_de_redondeo(valor):
    # Aquí podemos implementar nuestra propia lógica de redondeo
    return round(valor * 2) / 2

mi_serie = pd.Series([3.14159265359, 2.71828182846, 1.41421356237])
serie_redondeada = mi_serie.apply(mi_funcion_de_redondeo)
print(serie_redondeada)

Este código imprimirá:

0    3.0
1    2.5
2    1.5
dtype: float64
Redondeo utilizando una regla específica

Si necesitamos redondear un valor utilizando una regla específica, podemos utilizar el método apply() de Pandas en combinación con una lambda function. Por ejemplo, si queremos redondear hacia abajo a la unidad más cercana:

import pandas as pd

mi_serie = pd.Series([3.14159265359, 2.71828182846, 1.41421356237])
serie_redondeada = mi_serie.apply(lambda x: int(x))
print(serie_redondeada)

Este código imprimirá:

0    3
1    2
2    1
dtype: int64
Conclusión

En este artículo hemos visto cómo redondear un valor utilizando diferentes métodos que proporciona Pandas en Python. Esperamos que esta información sea útil para tus próximos proyectos de análisis de datos.