Pandas如何将数据列中的小数点后的”.0″零四舍五入或者删除

在本文中，我们将介绍使用Pandas将数据列中小数点后的”.0″零四舍五入或者删除的方法。

假设我们有以下一个包含小数点的数据集：

我们要将该数据集中的小数点后的”.0″零去掉，可以使用Pandas中的apply函数和lambda函数来实现：

import pandas as pd

# 读取文件并创建DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 定义一个函数将小数点后的.0去掉
def remove_zero(num):
    if num.is_integer():
        return int(num)
    else:
        return num

# 对数据集中的数值执行函数
df['数值'] = df['数值'].apply(lambda x: remove_zero(x))

# 输出结果
print(df)

代码执行结果如下：

我们可以看到，数据集中的小数点零已经被去掉了。

如果我们要将该数据集中的小数点后的”.0″零四舍五入，我们可以使用Pandas中的round函数来实现：

import pandas as pd

# 读取文件并创建DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 对数据集中的数值四舍五入
df['数值'] = df['数值'].round()

# 输出结果
print(df)

代码执行结果如下：

我们可以看到，数据集中的小数点零已经被四舍五入了。

阅读更多：Pandas 教程

总结

本文介绍了使用Pandas将数据列中小数点后的”.0″零四舍五入或者删除的方法。通过apply函数和lambda函数可以将小数点后的.0去掉，而通过round函数可以将小数点后的.0四舍五入。这些方法可以帮助我们更好地处理数据集，尤其是数据集中含有数值数据类型的情况。