pandas round方法保留兩位小數(shù)的設(shè)置實(shí)現(xiàn)
pandas中可以使用round(n)方法返回 x 的小數(shù)點(diǎn)四舍五入到n個(gè)數(shù)字。簡潔的說就是,四舍五入的保留小數(shù)點(diǎn)后的幾個(gè)數(shù)字。round()不添加任何參數(shù)的時(shí)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(jīng)常需要對有浮點(diǎn)數(shù)的列需要保持精度,那么在pandas中該如何實(shí)現(xiàn)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(tǒng)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(tǒng)一保持2位小數(shù) >>> 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(tǒng)一保持一位小數(shù) >>> 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(shè)置精度,key為列名,value為精度
# 指定列名設(shè)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(shè)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
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