pandas 正确的四舍五入|极客笔记

pandas 正确的四舍五入

在数据分析和处理过程中，经常会遇到需要对数据进行四舍五入的情况。在Python的数据分析库pandas中，有多种方法可以实现正确的四舍五入，以满足我们的需求。

round函数

pandas中的Series和DataFrame对象都有一个round方法，可以实现对数字进行四舍五入。这个方法可以接受一个参数，用来指定保留小数点后几位。如果没有指定参数，默认保留0位小数，即对整数进行四舍五入。

下面我们来看一个示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1.234567, 2.345678, 3.456789],
        'B': [4.567891, 5.678912, 6.789123]}
df = pd.DataFrame(data)

print("原始数据：")
print(df)

df_round = df.round(2)

print("\n保留两位小数的结果：")
print(df_round)

运行结果如下：

原始数据：
          A         B
0  1.234567  4.567891
1  2.345678  5.678912
2  3.456789  6.789123

保留两位小数的结果：
      A    B
0  1.23  4.57
1  2.35  5.68
2  3.46  6.79

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含两列数据的DataFrame，然后使用round方法将数据保留两位小数。

自定义四舍五入函数

除了使用round方法外，我们还可以自定义一个函数来实现四舍五入。这个函数可以接受一个参数，用来指定保留小数点后几位。

下面是一个自定义四舍五入函数的示例：

import pandas as pd

def custom_round(x, n):
    return round(x * 10**n) / 10**n

data = {'A': [1.234567, 2.345678, 3.456789],
        'B': [4.567891, 5.678912, 6.789123]}
df = pd.DataFrame(data)

print("原始数据：")
print(df)

df_custom_round = df.applymap(lambda x: custom_round(x, 2))

print("\n保留两位小数的结果：")
print(df_custom_round)

运行结果如下：

原始数据：
          A         B
0  1.234567  4.567891
1  2.345678  5.678912
2  3.456789  6.789123

保留两位小数的结果：
      A    B
0  1.23  4.57
1  2.35  5.68
2  3.46  6.79

在上面的示例中，我们定义了一个custom_round函数，该函数接受两个参数：要四舍五入的数字x和要保留的小数点位数n。然后我们使用applymap方法将这个函数应用到DataFrame的每个元素上，实现对数据的四舍五入。