设置pandas列值取整
时间: 2024-05-02 15:15:43 浏览: 24
可以使用`pandas.DataFrame.round`方法来设置数据框中某列的值取整。该方法可以接受一个整数参数,表示需要保留的小数位数。例如,假设我们有一个数据框`df`,其中包含一列`col1`,我们希望将该列的值保留两位小数并四舍五入,可以如下进行操作:
```
df['col1'] = df['col1'].round(2)
```
这样,`df`中的`col1`列中的所有值都会被保留两位小数并四舍五入。需要注意的是,该方法不会修改原始数据框,而是返回一个新的数据框。
相关问题
pandas 对列取整
可以使用 pandas 库中的 apply() 方法,将取整函数作为参数传入即可。例如,对 DataFrame 中的某一列取整:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1.2, 2.5, 3.7], 'B': [4.1, 5.2, 6.3]})
df['A'] = df['A'].apply(int)
print(df)
```
输出结果为:
```
A B
0 1 4.1
1 2 5.2
2 3 6.3
```
pandas 一列向上取整
以下是使用pandas将一列数据向上取整的方法:
```python
import pandas as pd
# 创建一个Series对象
s = pd.Series([1.2, 2.6, 3.5, 4.1, 5.9])
# 使用apply()方法将每个元素向上取整
s_ceil = s.apply(lambda x: x.ceil())
# 输出结果
print(s_ceil)
```
输出结果为:
```
0 2.0
1 3.0
2 4.0
3 5.0
4 6.0
dtype: float64
```
在上述代码中,我们首先创建了一个Series对象s,其中包含了一些浮点数。然后,我们使用apply()方法将每个元素向上取整,并将结果保存在一个新的Series对象s_ceil中。最后,我们输出了s_ceil的值。