Python Pandas DataFrame round方法用法及代碼示例

例子

將所有值四舍五入到最接近的整數

考慮以下 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數，隻需直接調用round()：

df.round()



   A    B
0  1.0  3.0
1  2.0  5.0

將所有值四舍五入到最接近的十位

考慮以下 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，請提供 -1 作為參數：

df.round(-1)



   A   B
0  0   10
1  10  20

將所有值四舍五入到小數點後第一位

考慮以下 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

要四舍五入到小數點後第一位，請提供 1 作為參數：

df.round(1)



   A    B
0  1.1  3.4
1  2.4  4.9

請注意 3.45 如何向下舍入為 3.4 而不是向上舍入為 3.5 。

僅對某些列進行舍入

我們可以提供 dict 或 Series 來舍入某些列，而不是提供 int 。

字典傳遞

提供 dict 時，鍵必須是列名稱，而值必須是要舍入的小數位。

作為示例，請考慮以下 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

僅將列 A 舍入為最接近的整數，並保持列 B 不變：

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



   A    B
0  4.0  12.4
1  7.0  18.9

請注意 B 列如何保持原樣。

係列賽通過

同樣，當提供 Series 時，索引必須是列名，而值必須是要舍入的小數位。

考慮以下 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

僅將列 A 舍入為最接近的整數，並保持列 B 不變：

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



   A    B
0  4.0  12.4
1  7.0  18.9

請注意 B 列如何保持原樣。