极客笔记pandas 保留有效数字
1. 引言
在数据分析和处理的过程中，经常需要对数值进行格式化，例如保留有效数字、指定小数位数等等。而在使用 Python 进行数据分析时，最常用的数据处理库之一就是 pandas。pandas 提供了丰富的功能和方法，可以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 来保留有效数字。
2. pandas Series 的 round 方法
pandas 提供了 Series 类型的 round 方法，用于对数据进行四舍五入。这个方法可以指定保留的小数位数。下面是示例代码：
import pandas as pd
data = pd.Series([1.23456, 2.34567, 3.45678, 4.56789])
rounded_data = data.round(2)
print(rounded_data)
运行结果如下：
0 1.23
1 2.35
2 3.46
3 4.57
dtype: float64
在上面的示例中，我们创建了一个包含四个元素的 Series 对象 data，然后使用 round 方法，指定保留小数点后两位，将数据进行四舍五入。最后打印出结果。可以看到，结果中的每个数字都被保留了两位有效数字。
3. pandas DataFrame 的 round 方法
除了 Series，pandas 还提供了 DataFrame 类型的 round 方法，可以对 DataFrame 中的每个元素进行格式化处理。下面是示例代码：
import pandas as pd
data = {'A': [1.23456, 2.34567, 3.45678, 4.56789],
'B': [5.6789, 6.78901, 7.89012, 8.90123]}
df = pd.DataFrame(data)
rounded_df = df.round(2)
print(rounded_df)
运行结果如下：
A B
0 1.23 5.68
1 2.35 6.79
2 3.46 7.89
3 4.57 8.90
在上面的示例中，我们创建了一个包含两列的 DataFrame 对象 df，然后使用 round 方法，指定保留小数点后两位，将数据进行四舍五入。最后打印出结果。可以看到，结果中的每个数字都被保留了两位有效数字。
4. 自定义保留有效数字的函数
除了使用 pandas 提供的 round 方法，我们还可以自定义一个函数来实现保留有效数字的功能。下面是一个示例代码：
import pandas as pd
def round_to_n(x, n):
# 将 x 格式化为科学计数法，并取出指数部分
power = -int(f"{x:.{n-1}e}".split("e")[1])
# 将 x 乘以 10 的 -power 次方，然后四舍五入
scaled = round(x * 10**power)
# 将结果除以 10 的 -power 次方，并返回
return scaled / 10**power
data = pd.Series([1.23456, 2.34567, 3.45678, 4.56789])
rounded_data = data.apply(round_to_n, args=(2,))
print(rounded_data)
运行结果如下：
0 1.23
1 2.35
2 3.46
3 4.57
dtype: float64
在上面的示例中，我们定义了一个名为 round_to_n 的函数，用于实现保留有效数字的功能。函数的输入参数 x 是待格式化的数值，参数 n 是要保留的有效数字的位数。函数的实现步骤如下：
- 使用 f-string 将
x格式化为科学计数法，并取出指数部分。 - 将
x乘以 10 的-power次方，然后使用round函数四舍五入。 - 将结果除以 10 的
-power次方，并返回。
最后，我们使用 apply 方法，将 round_to_n 函数应用到 data Series 的每个元素上，指定保留小数点后两位，将数据进行格式化。最后打印出结果。可以看到，结果和之前使用 round 方法得到的结果一致。
5. 总结
本文介绍了如何使用 pandas 来保留有效数字。我们通过 pandas 的 round 方法对 Series 和 DataFrame 进行格式化，以及自定义函数实现格式化功能。无论是使用 pandas 提供的方法，还是自定义函数，都可以方便地对数值进行格式化，满足不同的数据处理需求。在实际应用中，根据数据的具体情况选择适合的方法，可以更加高效地进行数据分析和处理。