pandas二维数组里有字符串、整型、浮点型的列，怎么将所有的包含浮点类型的列小数点控制在4位？

可以使用 pandas 的 round() 方法来实现这个需求。均值、最大值、最小值不需要四舍五入，所以只对包含浮点型的列进行处理。

代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 
        'age': [25, 30, 35],
        'income': [1500.1346, 2000.5689, 2500.7890]}
df = pd.DataFrame(data)

# 只对包含浮点型的列进行处理
float_cols = [col for col in df.columns if df[col].dtype == 'float']

# 小数点控制在4位
df[float_cols] = df[float_cols].round(4)

print(df)

输出结果如下：

       name  age   income
0     Alice   25  1500.1346
1       Bob   30  2000.5689
2  Charlie   35  2500.7890

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pandas二维数组里有字符串、整型、浮点型的列，怎么将浮点类型的列小数点控制在4位？

您可以使用 pandas.DataFrame.round 方法将浮点类型的列小数点控制在4位，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame 示例
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
    'B': [1, 2, 3],
    'C': [1.23535353, 2.56343859, 3.55697864]
})

# 将 C 列的小数点控制在4位
df['C'] = df['C'].round(4)

print(df)

输出结果：

     A  B       C
0  foo  1  1.2354
1  bar  2  2.5634
2  baz  3  3.5570

不用pandas，对一个文件，将四列数据分别处理为strftime，字符串，浮点型，整数类型

好的，可以使用Python内置的datetime模块和一些基本的数据类型转换函数来完成这个任务。以下是一个示例代码：

import datetime

# 读取文件并逐行处理
with open('filename.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        # 分割每行数据
        data = line.strip().split(',')
        
        # 处理第一列为strftime
        date = datetime.datetime.strptime(data[0], '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        date_str = date.strftime('%Y%m%d')
        
        # 处理第二列为字符串
        str_data = str(data[1])
        
        # 处理第三列为浮点型
        float_data = float(data[2])
        
        # 处理第四列为整数型
        int_data = int(data[3])
        
        # 输出处理后的结果
        print(date_str, str_data, float_data, int_data)

其中，`strptime`函数可以将字符串按照指定的格式转换为datetime对象，`strftime`函数可以将datetime对象按照指定的格式转换为字符串。其他数据类型转换函数比较简单，直接使用即可。