pandas round方法保留兩位小數(shù)的設置實現(xiàn)
更新時間：2022年08月16日 11:47:17 作者：data_amateur
本文主要介紹了pandas round方法保留兩位小數(shù)的設置實現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
pandas中可以使用round(n)方法返回 x 的小數(shù)點四舍五入到n個數(shù)字。簡潔的說就是，四舍五入的保留小數(shù)點后的幾個數(shù)字。round()不添加任何參數(shù)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(jīng)常需要對有浮點數(shù)的列需要保持精度，那么在pandas中該如何實現(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
到此這篇關(guān)于pandas round方法保留兩位小數(shù)的設置實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas round方法保留兩位小數(shù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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