pandas列设置精度

当你在Pandas DataFrame中处理数值数据时，可能希望控制小数点后的位数来节省存储空间或保持数据的一致性。你可以使用`round()`函数或者直接在创建DataFrame时设置`dtype`来指定精度。

1. 使用`round()`函数: 对于已经存在的列，你可以对每个元素应用`round()`函数。例如：

df['your_column'] = df['your_column'].apply(lambda x: round(x, 2))  # 设置小数点后两位

这将会把`your_column`列中的所有值四舍五入到小数点后两位。

2. 创建时设置`dtype`: 如果你想在创建DataFrame时就限制精度，可以在`pd.Series`构造函数中指定`numpy`的`float`类型，后面跟上精度，如：

df = pd.DataFrame({'your_column': pd.Series([1.23456789, 2.34567890], dtype='float16')})

这里`float16`表示单精度浮点数（16位），`float32`代表双精度浮点数（32位）等。