pandas导出excel时,小数会存在四舍五入的情况,如何做精确值保留两位小数
时间: 2024-02-17 12:14:26 浏览: 27
你可以使用 pandas 中的 `to_excel()` 方法的 `float_format` 参数来控制小数点精度,示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 生成DataFrame
data = {'col1': [1.23456789, 2.3456789, 3.456789],
'col2': [4.56789, 5.6789, 6.789]}
df = pd.DataFrame(data)
# 导出Excel并保留两位小数
df.to_excel('output.xlsx', float_format='%.2f')
```
在上面的示例中,`float_format='%.2f'` 表示要保留两位小数。你可以根据需要将 `%.2f` 中的 `2` 替换为你需要的小数位数。
相关问题
pandas 读取EXCEL对内容不进行四舍五入
Pandas读取Excel文件时,可以使用`dtype`参数来指定每列的数据类型。如果想要保留Excel中数字的精度,可以将相应列的数据类型设置为字符串(`str`)类型,这样读取时就不会对数字进行四舍五入了。
以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件时,将指定列的数据类型设置为字符串
df = pd.read_excel('example.xlsx', dtype={'数字列名称': str})
# 查看读取结果
print(df)
```
上述代码中,`example.xlsx`是待读取的Excel文件,`数字列名称`是Excel文件中需要保留精度的数字列的列名。通过`dtype`参数将该列的数据类型设置为字符串,读取时就可以保留数字的精度了。
需要注意的是,将数字列的数据类型设置为字符串可能会影响后续的计算和分析,因为字符串类型不能进行数值计算。如果需要进行数值计算,可以在读取数据后将该列的数据类型转换为数值类型。
pandas保留两位小数
在pandas中,你可以使用以下方法来保留DataFrame中某列的小数点后两位:
1. 首先,你需要导入pandas库并读取你的数据文件。你可以使用以下代码实现:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_file.csv')
```
2. 接下来,你可以使用apply方法和lambda函数来处理你想要保留两位小数的列。你可以使用以下代码实现:
```python
df['your_column'] = df['your_column'].apply(lambda x: round(x, 2))
```
这将对你的列进行四舍五入,并保留两位小数。
请注意,你需要将'your_column'替换为你实际想要保留两位小数的列名。另外,你可以使用其他格式化方法来控制小数位数,如format函数:
```python
df['your_column'] = df['your_column'].apply(lambda x: format(x, '.2f'))
```
这将确保你的列保留两位小数。
希望这能帮助到你!