Python Pandas DataFrame round方法用法及代码示例

例子

将所有值四舍五入到最接近的整数

考虑以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"A":[1.05,2.42],"B":[3.45,4.9]})
df



   A     B
0  1.05  3.45
1  2.42  4.90

要四舍五入到最接近的整数，只需直接调用round()：

df.round()



   A    B
0  1.0  3.0
1  2.0  5.0

将所有值四舍五入到最接近的十位

考虑以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"A":[4,6],"B":[12,18]})
df



   A  B
0  4  12
1  6  18

要舍入到最接近的 10 位，请提供 -1 作为参数：

df.round(-1)



   A   B
0  0   10
1  10  20

将所有值四舍五入到小数点后第一位

考虑以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"A":[1.07,2.42],"B":[3.45,4.9]})
df



   A     B
0  1.07  3.45
1  2.42  4.90

要四舍五入到小数点后第一位，请提供 1 作为参数：

df.round(1)



   A    B
0  1.1  3.4
1  2.4  4.9

请注意 3.45 如何向下舍入为 3.4 而不是向上舍入为 3.5 。

仅对某些列进行舍入

我们可以提供 dict 或 Series 来舍入某些列，而不是提供 int 。

字典传递

提供 dict 时，键必须是列名称，而值必须是要舍入的小数位。

作为示例，请考虑以下 DataFrame：

df = pd.DataFrame({"A":[4.2,6.6],"B":[12.4,18.9]})
df



   A    B
0  4.2  12.4
1  6.6  18.9

仅将列 A 舍入为最接近的整数，并保持列 B 不变：

df.round({"A":0})



   A    B
0  4.0  12.4
1  7.0  18.9

请注意 B 列如何保持原样。

系列赛通过

同样，当提供 Series 时，索引必须是列名，而值必须是要舍入的小数位。

考虑以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"A": [4.2,6.6], "B": [12.4,18.9]})
df



   A    B
0  4.2  12.4
1  6.6  18.9

仅将列 A 舍入为最接近的整数，并保持列 B 不变：

decimals = pd.Series([0], index=["A"])
df.round(decimals)



   A    B
0  4.0  12.4
1  7.0  18.9

请注意 B 列如何保持原样。