dataframe指定列浮点数设置精度

Dataframe是Pandas库中的一个主要数据结构，用于处理表格型数据。在处理数据时，经常需要设置特定列的浮点数精度，以便于阅读或符合输出要求。在Pandas中，可以通过`round()`函数对DataFrame的列进行四舍五入操作，从而设置浮点数的精度。

例如，假设你有一个名为`df`的DataFrame，并且想要将名为`price`的列中的浮点数四舍五入到小数点后两位，可以使用以下代码：

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

这行代码的作用是选取`price`列，将其每个值四舍五入到小数点后两位，并将结果赋值回`price`列。

需要注意的是，`round()`函数默认是按照四舍五入的规则进行操作的。如果你需要向某个方向进行舍入（如仅向下舍入），可以使用`floor()`或`ceil()`函数。例如，使用`floor()`向下取整到小数点后两位：

df['price'] = df['price'].apply(lambda x: math.floor(x * 100) / 100)

或者使用`ceil()`向上取整到小数点后两位：

df['price'] = df['price'].apply(lambda x: math.ceil(x * 100) / 100)

在这些操作中，你可能需要导入`math`库来使用`floor()`和`ceil()`函数。