DataFrame数据进行四舍五入

可以使用 Pandas 中的 round() 方法对 DataFrame 进行四舍五入。可以指定要保留的小数位数，例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1.234567, 2.345678, 3.456789], 'B': [4.567890, 5.678901, 6.789012]})

# 对df进行四舍五入，保留2位小数
df_rounded = df.round(2)

print(df_rounded)

输出：

      A     B
0  1.23  4.57
1  2.35  5.68
2  3.46  6.79

在 round() 方法中传递的参数表示要保留的小数位数。上面的代码中，我们将小数位数设置为 2，所以结果中每个元素都只保留了两位小数。

相关问题

如何对整个dataframe的数据进行四舍五入

可以使用 Pandas 库中的 `round` 方法对整个 DataFrame 进行批量性的四舍五入。

例如，假设有如下的 DataFrame：

import pandas as pd

data = {'A': [1.234, 2.345, 3.456], 'B': [4.567, 5.678, 6.789]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果为：

       A      B
0  1.234  4.567
1  2.345  5.678
2  3.456  6.789

如果要对整个 DataFrame 进行批量性的四舍五入，可以使用如下代码：

df = df.round(2)
print(df)

输出结果为：

      A     B
0  1.23  4.57
1  2.35  5.68
2  3.46  6.79

其中，`.round(2)` 表示要将整个 DataFrame 中的数值保留两位小数。需要注意的是，`round` 方法不会修改原来的 DataFrame，而是返回一个新的 DataFrame。如果希望修改原来的 DataFrame，可以将返回值赋值回原来的变量，即 `df = df.round(2)`。

dataframe 某列数据四舍五入取证

要对DataFrame中某一列的数据进行四舍五入取整，可以使用Python中的decimal模块和pandas库。首先，将DataFrame转换为字典形式，并遍历字典的键和值。然后，使用Decimal函数将每个值转换成Decimal类型，并使用quantize方法设置精度为两位小数，并采用四舍五入的方式进行取整。最后，将取整后的值转换为float类型，并将其赋值给原来的字典。最后，将更新后的字典转换回DataFrame形式并打印出来。

下面是一个示例代码：

import decimal
from decimal import Decimal
import pandas as pd

df = pd.DataFrame()  # 已知的DataFrame

df1 = df.to_dict(orient='list')

for k, v in df1.items():
    for j, l in enumerate(v):
        a = Decimal(str(l)).quantize(Decimal('0.00'), rounding=decimal.ROUND_HALF_UP)
        df1[k][j = float(a)

df1 = pd.DataFrame(df1)
print(df1)

请注意，decimal模块在ipython中可能会出现错误，如果遇到此问题，可以尝试重启ipython解决。

希望对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【python-pandas】python中对padans的DataFrame做四舍五入+两位小数保留操作](https://blog.csdn.net/qq_40929625/article/details/124958163)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [DataFrame 将某列数据转为数组的方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38540819/13775527)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]