pandas中，如何对某一列保留固定小数

在 Pandas 中，可以使用 `pandas.DataFrame.round()` 方法对某一列保留固定小数位数。例如，如果要对 DataFrame 中的某一列保留 2 位小数，可以这样做：

df['column_name'] = df['column_name'].round(2)

其中，`df` 是你的 DataFrame，`column_name` 是你想要操作的列名。

相关问题

如何用代码修改原表格中生活费支出数据后两位，以固定的随机种子随机生成1-99之间的数字予以替换

在Python中，你可以使用pandas库来处理这个任务。首先，假设你的原始表格是一个DataFrame，叫做`df`，并且有一个列名叫做`life_expense`存储了生活费支出数据。这里是一个示例步骤：

import pandas as pd
import numpy as np

# 设置随机数生成器的种子，为了得到一致的结果
np.random.seed(0)

# 加载或创建DataFrame
df = pd.read_csv('your_file.csv')  # 如果文件存在
# 或者 df = pd.DataFrame({'life_expense': [your_data]})  # 如果直接有数据

# 定义一个函数来生成1-99之间的随机数并四舍五入到小数点后两位
def random_two_digits(num):
    return round(np.random.randint(1, 100), 2)

# 应用这个函数到生活费支出列
df['life_expense'] = df['life_expense'].apply(random_two_digits)

# 保存更新后的数据
df.to_csv('modified_table.csv', index=False)

在这个例子中，我们首先设置了随机数生成器的种子以便于复现结果。然后，对`life_expense`列应用了一个lambda表达式，该表达式将每个值替换为一个新的、随机的、保留两位小数的数字。

如何用代码修改原文件表格中生活费支出数据后两位，以固定的随机种子随机生成1-99之间的数字予以替换

在Python中，你可以使用pandas库来处理Excel或CSV文件，并使用numpy库来生成随机数。以下是一个简单的步骤说明：

首先，确保已经安装了`pandas`, `openpyxl` 或者 `csv` (取决于你的文件格式) 和 `numpy` 库。如果还没安装，可以使用pip进行安装：

pip install pandas openpyxl numpy

然后，假设你的原始文件名为`expenses.csv`，我们可以读取文件，找到需要修改的数据列，生成随机数并替换后两位。

import pandas as pd
import numpy as np

# 1. 读取文件
if 'xlsx' in 'expenses.xlsx':  # 如果是xlsx文件
    df = pd.read_excel('expenses.xlsx', engine='openpyxl')
elif 'csv' in 'expenses.csv':  # 如果是csv文件
    df = pd.read_csv('expenses.csv')

# 2. 定义需要修改的列名，这里假设是'Spending'
column_to_modify = 'Spending'

# 3. 设置随机数生成的种子，保证结果可复现
np.random.seed(0)

# 4. 生成1-99之间随机数，保留两位小数
random_numbers = np.random.randint(1, 100, size=len(df)) % 100

# 5. 替换数据
df[column_to_modify] = df[column_to_modify].apply(lambda x: str(x).lstrip('0') + str(random_numbers))

# 6. 写回文件
if 'xlsx' in 'expenses.xlsx':
    df.to_excel('modified_expenses.xlsx', index=False, engine='openpyxl')
else:
    df.to_csv('modified_expenses.csv', index=False)

在这个例子中，我们先读取文件到DataFrame中，然后对指定列的每个单元格生成一个随机数，保留后两位，并将原数值和新的随机数组合成字符串形式。最后，我们将修改后的数据保存回一个新的文件。