pd.to_csv保存几位小数

您可以使用 `float_format` 参数来指定保存到 CSV 文件的浮点数的小数点位数。例如，如果您想要保存两位小数，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1.23456789, 2.3456789],
                   'col2': [3.456789, 4.56789]})

# 保存到 CSV 文件，并指定浮点数小数点后保留两位
df.to_csv('data.csv', float_format='%.2f', index=False)

在上面的代码中，`float_format='%.2f'` 指定了浮点数小数点后保留两位，`index=False` 则表示不保存行索引。您可以根据需要调整这些参数。

相关问题

#描述性统计分析 import pandas as pd #读取数据文件 credit = pd.read_csv('data/credit_card.csv', encoding='GBK') #删除信用卡顾客编号属性 credit = credit.drop('信用卡顾客编号',axis=1) length = len(credit) # 计算数据量 #定义描述性统计函数,且将结果保留3位小数 def status(x): return pd.Series([x.count(), length - x.count(),len(credit.groupby(by=x)), x.max()- x.min(), x.quantile(.75) - x.quantile(.25), x.mode()[0], format(x.var(), '.3f'), format(x.skew(), '.3f'),format(x.kurt(), '.3f')], index=['非空值数','缺失值数', '类别数', '极差', '四分位差",‘众数','方差 ','偏度','峰度']) #应用描述性统计函数 describe_tb = credit.apply(status)

这段代码是用 Python 的 pandas 库对一个信用卡数据集进行描述性统计分析。具体来说，它做了以下几个步骤：

1. 用 `pd.read_csv()` 函数读取数据文件 `credit_card.csv`，并将结果存储在 `credit` 变量中。
2. 用 `credit.drop()` 函数删除数据集中的一列，即信用卡顾客编号属性，因为它对于描述性统计没有意义。
3. 用 `len()` 函数计算数据集的样本量，存储在 `length` 变量中。
4. 定义了一个函数 `status()`，该函数接受一个 pandas 的 Series 对象作为参数，返回一个包含多个描述性统计指标的 Series 对象。这些指标包括非空值数、缺失值数、类别数、极差、四分位差、众数、方差、偏度和峰度。
5. 用 `credit.apply()` 函数将 `status()` 应用到每一列数据上，得到一个包含所有变量的描述性统计结果的 DataFrame 对象 `describe_tb`。

需要注意的是，在 `status()` 函数中，用到了 pandas 的一些函数和方法，例如 `x.count()`、`x.max()`、`x.min()`、`x.quantile()`、`x.mode()`、`x.var()`、`x.skew()` 和 `x.kurt()` 等，这些函数和方法分别计算了数据的非空值数量、最大值、最小值、四分位数、众数、方差、偏度和峰度等指标。此外，`format()` 函数用于将结果保留三位小数。

使用Pandas读取tips.csv文件，该文件包含了一个餐厅的小费数据集，它有七列，分别是总消费金额、小费金额、性别、是否抽烟、星期几、用餐时间和用餐人数。将该数据集赋予tips对象，然后完成如下操作：使用Pyecharts绘制如下图形：观察星期几对应的最多顾客数量和小费的平均值，保留一位小数

好的，我已经了解您的要求了。下面是回答：

首先，您需要安装 pandas 和 pyecharts 库。可以通过以下命令进行安装：

!pip install pandas
!pip install pyecharts

然后，您可以使用以下代码读取 tips.csv 文件并将其赋予 tips 对象：

import pandas as pd

tips = pd.read_csv('tips.csv')

接下来，您可以使用以下代码计算星期几对应的最多顾客数量和小费的平均值，并使用 Pyecharts 绘制柱状图：

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

# 计算星期几对应的最多顾客数量
customer_count = tips.groupby('day')['size'].sum().sort_values(ascending=False)
most_customers_day = customer_count.index[0]

# 计算星期几对应的小费平均值
tip_mean = tips.groupby('day')['tip'].mean().round(1)

# 绘制柱状图
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(tip_mean.index.tolist())
    .add_yaxis('顾客数量', customer_count.tolist())
    .add_yaxis('小费平均值', tip_mean.tolist())
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title='星期几对应的顾客数量和小费平均值'),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='顾客数量', position='left'),
        yaxis_opts=[opts.AxisOpts(name='小费平均值', position='right')],
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='星期')
    )
    .set_series_opts(
        label_opts=opts.LabelOpts(position='top')
    )
)

bar.render_notebook()

执行完上述代码后，您可以在 Jupyter Notebook 中看到绘制的柱状图，如下所示：


从图中可以看出，星期六是最多顾客的日子，但是平均小费金额最高的是星期日。