pandas.DataFrame.round是一个用于将DataFrame中的数值数据四舍五入到指定小数位数的函数。它可以接受一个参数decimals,用于指定要保留的小数位数。 在使用pandas...
2、DataFrame 一个表格型的数据结构,包含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等),DataFrame即有行索引也有列索引,可以被看做是由Series组成的字典。 A. 创建DataFrame >>> df = pd.DataFrame({'col1':list('abcde'),'col2':range(5,10),'col3':[1.3,2.5,3.6,4.6,5.8]},...
Pandasdataframe.round()函数用于将DataFrame舍入到可变数量的小数位数。此函数提供了在不同位置四舍五入不同列的灵活性。 用法:DataFrame.round(decimals=0, *args, **kwargs) 参数: decimals:Number of decimal places toroundeach column to. If an int is given,roundeach column to the same number of ...
left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'], 'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'], 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']}) right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'], 'key2': ['K0', 'K...
round(1) Out[3]: deersgoats 0 0.2 0.3 1 0.0 0.7 2 0.6 0.0 3 0.2 0.2 With a dict, the number of places for specific columns can be specified with the column names as key and the number of decimal places as value: In [4]: df.round({'deers': 1, 'goats': 0}) Out[4]: ...
python--Pandas中DataFrame基本函数(略全) pandas里的dataframe数据结构常用函数。 构造函数 方法描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])构造数据框 属性和数据 方法描述 Axesindex: row labels;columns: column labels DataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵 ...
explode(column[, ignore_index]) 将类似列表的每个元素转换为一行,复制索引值。ffill([axis, inplace, limit, downcast]) DataFrame.fillna()的同义词,方法='ffill'。fillna([value, method, axis, inplace, …]) 使用指定的方法填充NA / NaN值。filter([items, like, regex, axis]) 根据指定的索引标签...
df.round(1) A B01.13.412.44.9 请注意3.45如何向下舍入为3.4而不是向上舍入为3.5。 仅对某些列进行舍入 我们可以提供dict或Series来舍入某些列,而不是提供int。 字典传递 提供dict时,键必须是列名称,而值必须是要舍入的小数位。 作为示例,请考虑以下 DataFrame: ...
map(dfs.set_index('Label')['sort_index'])#匹配dfs(多)中的'sort_index',匹配字段为Label https://stackoverflow.com/questions/46789098/create-new-column-in-dataframe-with-match-values-from-other-dataframe df2 = df2[[field, 'sort_index', 'Label','Index/%']]#按照想的给列排序导出 df2['...
让我们使用 dataframe.round() 函数将数据帧中的所有小数值四舍五入到小数点后 3 位。 df.round(3) 输出: 示例#2:使用 round() 函数将dataframe中的所有列四舍五入到不同的位置。 # importing pandas as pd importpandasaspd # importing numpy as np ...