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.DataFrame.round时,可以根据需要指定不同的小数位数。以下是一些常见的用法示例: 保留整数:如果decimals参数设置为0,那么所有的数值将被四舍
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 ...
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 importnumpyasnp # setting the seed to re-create ...
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]: ...
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: ...
在DataFrame最后增加一个光有列名的空列: mydf['列名'] = None 三、数据提取 (一)按列提取 法一: df['column_name'] (二)按行提取 法一: df.loc['index_name'] 四、 对于存着元祖/列表的列进行分列,一列变多列: # 通过apply(pd.Series)实现将tuple进行分列 df = pd.DataFrame({'a':[1,2],...
将DataFrame 中的每个数字四舍五入为 1 个十进制数:import pandas as pd data = [[1.1235, 1.9654, 2.6874], [6.5124, 4.2210, 2.2899]] df = pd.DataFrame(data) print(df.round(1)) 运行一下定义与用法 round() 方法将 DataFrame 中的值舍入为具有指定小数位数(默认为 0 小数)的数字。语法...
它的DATAFRAME和Pandas的DataFrame基本都是一样的: df['r'] = some_expression # add a (virtual) column that will be computed on the fly df.mean(df.x), df.mean(df.r) # calculate statistics on normal and virtual columns 可视化方法也是: df.plot(df.x, df.y, show=True); # make a plot...
方法描述DataFrame.head([n])返回前n行数据DataFrame.at快速标签常量访问器DataFrame.iat快速整型常量访问器DataFrame.loc标签定位DataFrame.iloc整型定位DataFrame.insert(loc, column, value[, …])在特殊地点插入行DataFrame.iter()Iterate over infor axisDataFrame.iteritems()返回列名和序列的迭代器DataFrame.iterrows(...