dataframe int 小数位

你可以使用 Pandas 库来设置 DataFrame 列的小数位数。
如果你想要将整个 DataFrame 的小数位数设置为相同的值，可以使用 `round()` 函数。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1.2345, 2.3456, 3.4567],
                   'B': [4.5678, 5.6789, 6.7890]})

# 设置小数位数为2
df = df.round(2)

print(df)

输出结果如下：

      A     B
0  1.23  4.57
1  2.35  5.68
2  3.46  6.79

这样可以将 DataFrame 中所有列的小数位数统一设置为2位。如果你只想对某些列进行设置，可以通过选择列的方式进行操作。

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python怎么批量将dataframe列名为某个字符的浮点数小数位3位

在Python中，使用pandas库可以方便地处理DataFrame对象。如果你想要将DataFrame中所有列名包含某个特定字符的列的浮点数小数点后保留3位，可以使用以下步骤：

1. 首先，你需要导入pandas库。
2. 使用筛选条件找到所有列名包含特定字符的列。
3. 对这些列使用`applymap`函数或者列表推导式配合`round`函数进行四舍五入。
4. 将四舍五入后的结果赋值回原DataFrame。

这里是一个简单的代码示例：

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame
# 示例df
data = {
    'a_float': [1.12345, 2.67890, 3.98765],
    'b_int': [1, 2, 3],
    'c_float_with_char': [4.12345, 5.67890, 6.98765]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 假设我们要处理的特定字符是'float'
specific_char = 'float'

# 找到所有列名包含'specific_char'的列
columns_to_modify = [col for col in df.columns if specific_char in col]

# 对这些列进行四舍五入到3位小数
df[columns_to_modify] = df[columns_to_modify].applymap(lambda x: round(x, 3) if isinstance(x, float) else x)

print(df)

执行上述代码后，DataFrame `df` 中所有列名包含'float'的列的浮点数将会被四舍五入到小数点后三位。

pandas，对科学计数法的dataframe有哪些操作

针对科学计数法的DataFrame，我们可以使用一些pandas的函数或方法进行操作，比如：

1. 将科学计数法转换为浮点数或整数：

   # 将科学计数法转换为浮点数
   df_float = df.astype(float)
   
   # 将科学计数法转换为整数
   df_int = df.astype(int)

2. 将科学计数法转换为字符串形式：

   df_str = df.astype(str)

3. 对科学计数法进行四舍五入：

   # 对整个DataFrame进行四舍五入
   df_round = df.round()
   
   # 对特定列进行四舍五入
   df['column_name'] = df['column_name'].round()

4. 对科学计数法进行格式化输出：

   # 将科学计数法转换为指定小数位数的字符串形式
   df_formatted = df.applymap('{:.2f}'.format)

除此之外，我们还可以使用pandas的其他函数和方法对DataFrame进行操作，具体可以根据具体需求进行选择。