pandas.DataFrame.round输出不同数量的小数位数 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
However, if I truncate/round the inputs, then in some cases (1.23 vs 1.21, both rounded to 1.2), rows sorted by value will not be sorted correctly. Describe the solution you'd like In pandas dataframe, you can use pd.set_option('display.precision', 1) to display/round all numbers ...
将所有值四舍五入到最接近的十位 考虑以下 DataFrame : df = pd.DataFrame({"A":[4,6],"B":[12,18]}) df A B04121618 要舍入到最接近的 10 位,请提供-1作为参数: df.round(-1) A B001011020 将所有值四舍五入到小数点后第一位 考虑以下 DataFrame : df = pd.DataFrame({"A":[1.07,2.4...
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
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 places. Otherwise dict and Seriesroundto variable numbers of places. Column names should be in the keys if decimal...
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 ...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.round方法的使用。
Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pand...
DataFrame.round(decimals=0, *args, **kwargs)[source] 将DataFrame舍入到位数可变的小数。 参数: decimals:int,dict,Series 将每一列四舍五入的小数位数。如果给定了int, 则将每列四舍五入到相同的位置。否则, dict和Series将四舍五入到可变数位。
numbers = [3.14159, 2.71828, 1.61803, 1.41421] # 使用列表推导式将列表中的每个数四舍五入到小数点后两位 rounded_numbers = [round(num, 2) for num in numbers] # 打印结果 print(rounded_numbers) # [3.14, 2.72, 1.62, 1.41] # 示例5:与pandas库结合使用(处理DataFrame中的数据) import pandas as...