熊猫数据框的舍入值 - Python

简介

熊猫数据框（Pandas DataFrame）是python中用来处理数据的重要工具，通过对数据框列的舍入操作，可以有效控制数据的精度和显示方式。本文将介绍熊猫数据框中的舍入函数，并给出相应的使用示例。

函数介绍

round

round()函数用于将指定列的所有元素保留到指定的小数位数。该函数接受两个参数：要进行舍入的列和小数点后的位数。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1.23456, 2.34567, 3.45678], 'B': [123456, 234567, 345678]})
df = df.round({'A': 2, 'B': -3})
print(df)

输出：

      A       B
0  1.23  123000
1  2.35  235000
2  3.46  346000

在上面的例子中，我们将'A'列保留到小数点后两位，将'B'列保留到千位。

apply

pandas dataframe中的apply()函数是另一个用于计算DataFrame列舍入值的强大函数。 apply()将指定的函数应用于DataFrame中的每个元素，返回一个具有相同形状的新DataFrame，其中每个元素都是应用函数后的结果。例如：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'A': [0.1234, 0.4567, 0.7890], 'B': [1234, 5678, 9012]}

df = pd.DataFrame(data)

df = df.apply(lambda x: round(x, 2))
print(df)

输出：

      A       B
0  0.12  1234.0
1  0.46  5678.0
2  0.79  9012.0

在上面的例子中，我们使用round()函数将所有元素保留到小数点后两位。

结论

本文介绍了熊猫数据框中的两种舍入函数：round()和apply()。这些函数是处理数据时的重要工具，可以帮助程序员更好地控制数据的显示方式和精度。需要注意的是，在使用这些函数时，应根据视觉效果和数据类型选择适当的舍入方法，以避免误差的积累和不必要的损失。