dataframe对特定几列进行四舍五入

可以使用 pandas 中的 `round()` 方法对 `DataFrame` 中特定的几列进行四舍五入操作。例如，假设有一个 `DataFrame`，其中包含 `a`、`b`、`c` 三列，我们想对 `a` 和 `c` 列进行四舍五入，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1.2345, 2.3456, 3.4567],
                   'b': [4.5678, 5.6789, 6.7890],
                   'c': [7.8901, 8.9012, 9.0123]})

df[['a', 'c']] = df[['a', 'c']].round(2)

这里的 `round(2)` 表示将数值四舍五入到小数点后两位。最后的结果是：

       a       b     c
0  1.23  4.5678  7.89
1  2.35  5.6789  8.90
2  3.46  6.7890  9.01

注意，`round()` 方法会返回一个新的 `DataFrame`，如果要对原来的 `DataFrame` 进行修改，需要将结果重新赋值给原来的变量。

相关问题

dataframe取特定几列

可以使用以下代码来取DataFrame中的某几列：

df[['列名1', '列名2', ...]]

其中，`df`是DataFrame的变量名，`列名1`、`列名2`等是需要取出的列的名称，用逗号隔开即可。例如，如果需要取出DataFrame中的`name`和`age`两列，可以使用以下代码：

df[['name', 'age']]

dataframe取特定几列组成新的dataframe

你可以使用 Pandas 库来取特定几列组成新的 dataframe。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 30, 35, 40],
    'Gender': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male'],
    'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]
})

# 取出 Name、Age 和 Salary 列组成新的 dataframe
new_df = df[['Name', 'Age', 'Salary']]
print(new_df)

输出结果为：

      Name  Age  Salary
0    Alice   25    5000
1      Bob   30    6000
2  Charlie   35    7000
3    David   40    8000

在这个示例中，我们首先创建了一个包含 Name、Age、Gender 和 Salary 列的 dataframe。然后，我们使用 `df[['Name', 'Age', 'Salary']]` 来取出 Name、Age 和 Salary 列组成新的 dataframe。这里使用双重方括号是因为我们需要传递一个列名的列表给 dataframe。