pandas round() 舍入指定小数位数

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round() 方法用于将 DataFrame 或 Series 中的数值数据四舍五入到指定的小数位数。该方法对数值类型的数据进行处理，可以对所有列统一设置小数位数，或者根据每列的需求分别设置不同的小数位数。

语法

将 DataFrame 四舍五入到可变的小数位数。

DataFrame.round(decimals=0, *args, **kwargs)

参数

decimals：int, dict, 或 Series，默认值是 0
- 如果 decimals 是一个整数，那么所有列的数据都会被四舍五入到相同的小数位数。
- 如果 decimals 是一个字典（dict），可以为不同的列指定不同的小数位数。字典的键是列名，值是该列保留的小数位数。
- 如果 decimals 是一个 Series，那么它的索引应该是列名，值是对应列的小数位数。任何不在 decimals 中指定的列将保持原样，不会进行四舍五入。如果 decimals 中包含的元素不是 DataFrame 的列，将被忽略。
*args 和 ****kwargs**：这些是可选的参数，在这个方法中通常不会用到。主要用于扩展性以应对未来的功能增加。

返回值

返回一个新的 DataFrame 或 Series，其中的数值已经根据指定的小数位数进行了四舍五入。原数据不变。

使用场景

数据格式化：在展示或保存数据之前，经常需要对数值进行格式化，控制小数点后的位数。
精度控制：在一些计算中，可能只需要保留一定精度的数值，这时可以使用 round() 方法。
数据处理：在数据预处理中，四舍五入可以简化数据，使得处理更为方便。

示例

df = pd.DataFrame([(.21, .32), (.01, .67), (.66, .03), (.21, .18)],
                  columns=['dogs', 'cats'])
df
'''
    dogs  cats
0  0.21  0.32
1  0.01  0.67
2  0.66  0.03
3  0.21  0.18
'''

通过提供整数，每列四舍五入到相同的小数位数：

df.round(1)
'''
    dogs  cats
0   0.2   0.3
1   0.0   0.7
2   0.7   0.0
3   0.2   0.2
'''

使用dict，可以指定特定列的位数，列名为键，小数位数为值:

df.round({'dogs': 1, 'cats': 0})
'''
    dogs  cats
0   0.2   0.0
1   0.0   1.0
2   0.7   0.0
3   0.2   0.0
'''

使用Series，可以指定特定列的位数，列名作为索引，小数位数作为值:

decimals = pd.Series([0, 1], index=['cats', 'dogs'])
df.round(decimals)
'''
    dogs  cats
0   0.2   0.0
1   0.0   1.0
2   0.7   0.0
3   0.2   0.0
'''

案例

假设我们有一个包含商品价格的 DataFrame，其中每个商品的价格有多个小数位。我们可以使用 round() 方法将价格四舍五入到指定的小数位数。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    '商品': ['A', 'B', 'C'],
    '价格': [123.4567, 89.12345, 45.6789],
    '折扣后价格': [110.2345, 79.1234, 40.6789],
    '库存': [150, 200, 120]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将价格四舍五入到2位小数，折扣后价格四舍五入到1位小数，库存不变
rounded_df = df.round({'价格': 2, '折扣后价格': 1})
print(rounded_df)
'''
  商品      价格  折扣后价格   库存
0  A  123.46  110.2  150
1  B   89.12   79.1  200
2  C   45.68   40.7  120
'''

参考

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.round.html

pandas round() 舍入指定小数位数

语法

参数

返回值

使用场景

示例

案例

参考

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