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