pandas 数值取2位小数
时间: 2023-07-22 13:01:31 浏览: 185
要将Pandas DataFrame中的数值保留两位小数,可以使用round()函数。以下示例演示了如何对DataFrame中的数值进行四舍五入并保留两位小数:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1.23456, 2.34567, 3.45678], 'B': [4.56789, 5.67890, 6.78901]})
# 对DataFrame中的数值保留两位小数
df = df.round(2)
# 输出保留两位小数后的DataFrame
print(df)
```
输出结果为:
```
A B
0 1.23 4.57
1 2.35 5.68
2 3.46 6.79
```
在上面的代码中,我们使用round()函数将DataFrame中的每个数值保留两位小数。最后,我们将保留两位小数后的结果保存回原始DataFrame中。
请注意,round()函数默认是对数值进行四舍五入。如果要进行其他舍入方式,可以在round()函数中指定舍入方式,例如:
```python
df = df.round(2) # 四舍五入
df = df.round(2, 'floor') # 向下舍入
df = df.round(2, 'ceil') # 向上舍入
df = df.round(2, 'truncate') # 截断舍入
```
根据需要选择合适的舍入方式。
相关问题
pandas 保留两位小数
可以使用 pandas 中的 round() 方法来保留数据框中的数值列到指定的小数位数。例如,如果你有一个名为 df 的数据框,其中包含一个名为 "value" 的列,你可以使用以下代码将其保留两位小数:
``` python
df['value'] = df['value'].round(2)
```
这将在数据框中将 "value" 列的所有值四舍五入到两位小数。
pandas 某一列数据保留2位小数
要保留Pandas中某一列数据的小数点后两位,可以使用以下方法:
1. 首先,导入Pandas库并读取数据文件:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
2. 使用round()函数将列中的数值四舍五入到指定的小数位数:
df['column_name'] = df['column_name'].round(2)
3. 如果你希望将结果作为字符串而不是浮点数,可以使用map()函数和字符串格式化来实现:
df['column_name'] = df['column_name'].map('{:.2f}'.format)
这些方法都可以用来保留Pandas中某一列数据的小数点后两位。根据你的具体需求选择其中一种方法即可。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pandas实现一列数据分隔为两列](https://download.csdn.net/download/weixin_38661087/12851985)[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* *3* [pandas中df取某列小数点后两位的四种方法](https://blog.csdn.net/brytlevson/article/details/125071538)[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 ]