Pandas Python中数据框的上限和下限 - 向上取整和截断

在 Pandas Python 中，有时候会需要对数据框中的数值进行上限和下限处理。上限处理可以通过向上取整，而下限处理可以通过截断实现。本文将介绍如何在 Pandas Python 中实现数据框的上限和下限处理。

向上取整

向上取整的操作可以通过调用 NumPy 模块的 ceil() 函数实现，该函数可以将小数向上取整。下面的代码将一个数据框中所有列的值都向上取整：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 3) * 10, columns=['a', 'b', 'c'])
print(df)
df_ceil = np.ceil(df)
print(df_ceil)

运行上述代码，输出结果如下：

          a         b         c
0  2.838611  2.377609  8.949161
1  7.918809  5.740114  5.871391
2  0.909109  1.042557  3.121518
3  4.015796  4.261788  2.848720
4  5.004076  9.625918  8.513429

     a     b     c
0  3.0   3.0   9.0
1  8.0   6.0   6.0
2  1.0   2.0   4.0
3  5.0   5.0   3.0
4  6.0  10.0   9.0

可以看到，向上取整后，所有小数都被转为了整数，例如 2.838611 被转换为 3，7.918809 被转换为 8。

截断

截断的操作可以通过调用 NumPy 模块的 trunc() 函数实现，该函数可以将小数截断取整。下面的代码将一个数据框中所有列的值都截断取整：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 3) * 10, columns=['a', 'b', 'c'])
print(df)
df_trunc = np.trunc(df)
print(df_trunc)

运行上述代码，输出结果如下：

          a         b         c
0  1.253075  0.291174  1.892506
1  8.685369  2.724869  0.684616
2  9.560273  9.843632  8.765689
3  3.711536  1.572365  0.725942
4  5.636104  0.109967  2.231764

     a    b    c
0  1.0  0.0  1.0
1  8.0  2.0  0.0
2  9.0  9.0  8.0
3  3.0  1.0  0.0
4  5.0  0.0  2.0

可以看到，截断后所有小数都被直接取整为整数，例如 1.253075 被取整为 1，8.685369 被取整为 8。

总结

本文介绍了 Pandas Python 中数据框的上限和下限处理，即向上取整和截断。向上取整可以通过 ceil() 实现，将小数向上取整为整数；截断可以通过 trunc() 实现，将小数直接取整为整数。这些操作对于数据规整化非常有用，可以让数据更加易于处理。