pandas保留2位小数|极客笔记

pandas保留2位小数

在数据分析和处理过程中，经常需要对数据进行精确化处理，其中保留小数位数是一个常见的需求。在Python中，pandas库是一个非常强大的数据分析工具，可以帮助我们方便地对数据进行处理和分析。本文将详细介绍如何使用pandas库来保留数据的小数位数。

1. 使用round()方法保留小数位数

在pandas中，可以使用round()方法来保留数据的小数位数。这个方法可以应用于Series和DataFrame对象，非常方便实用。下面是一个简单的示例，演示如何使用round()方法保留2位小数：

import pandas as pd

# 创建一个包含小数的DataFrame
data = {'A': [1.123456, 2.234567, 3.345678],
        'B': [4.456789, 5.567890, 6.678901]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用round()方法保留2位小数
df_rounded = df.round(2)
print(df_rounded)

运行以上代码，输出如下所示：

      A     B
0  1.12  4.46
1  2.23  5.57
2  3.35  6.68

可以看到，通过round()方法，我们成功地将DataFrame中的数据保留到了两位小数。

2. 使用applymap()方法保留小数位数

除了round()方法，还可以使用applymap()方法来对DataFrame中的所有元素进行处理。applymap()方法接受一个函数作为参数，可以对DataFrame中的每一个元素进行操作。下面是一个示例代码，演示如何使用applymap()方法保留2位小数：

import pandas as pd

# 创建一个包含小数的DataFrame
data = {'A': [1.123456, 2.234567, 3.345678],
        'B': [4.456789, 5.567890, 6.678901]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个保留2位小数的函数
def round2(x):
    return round(x, 2)

# 使用applymap()方法保留2位小数
df_rounded = df.applymap(round2)
print(df_rounded)

运行以上代码，输出如下所示：

      A     B
0  1.12  4.46
1  2.23  5.57
2  3.35  6.68

通过applymap()方法，我们同样可以成功地将DataFrame中的数据保留到了两位小数。

3. 使用round()方法保留小数位数并替换原数据

有时候，我们希望直接在原始DataFrame中修改数据，而不是创建一个新的DataFrame。这时可以直接将round()方法的结果赋值回原始DataFrame。下面是一个示例代码，演示如何使用round()方法保留2位小数并替换原数据：

import pandas as pd

# 创建一个包含小数的DataFrame
data = {'A': [1.123456, 2.234567, 3.345678],
        'B': [4.456789, 5.567890, 6.678901]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用round()方法保留2位小数并替换原数据
df = df.round(2)
print(df)

运行以上代码，输出如下所示：

      A     B
0  1.12  4.46
1  2.23  5.57
2  3.35  6.68

可以看到，通过直接将round()方法的结果赋值回原始DataFrame，我们成功地将DataFrame中的数据保留到了两位小数。

4. 总结

本文介绍了如何使用pandas库来保留数据的小数位数，包括使用round()方法和applymap()方法。通过这些方法，我们可以轻松地对DataFrame中的数据进行精确化处理，满足数据分析的需求。

pandas保留2位小数