astype（）实现四舍五入

在Pandas库中，`astype()`方法主要用于数据类型的转换，但它本身并不能直接用于实现四舍五入的操作。如果你想对DataFrame或Series中的浮点数列进行四舍五入，应该先选择或筛选出对应的数值列，然后应用Python的`round()`函数或者其他数学库如NumPy的`numpy.around()`。

例如，假设你有一个名为df的DataFrame，其中有一个名为'float_column'的列，你可以这么做：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，'float_column'是包含浮点数的列
df['rounded_column'] = df['float_column'].apply(lambda x: round(x, 2))  # 对每个元素四舍五入到两位小数

# 或者使用NumPy的around函数
df['rounded_column_numpy'] = np.round(df['float_column'], 2)

这里，`apply()`函数结合了`lambda`表达式，将在每一行的'float_column'上应用四舍五入操作。

相关问题

数据库中按照出版社分组查询不同出版社的图书类型，图书总价，图书平均价格（四舍五入保留小数点后2位）

好的，假设你的数据库中有以下两张表：

- "books" 表包含了每本书的信息，包括书名、作者、出版社、价格等字段；
- "publishers" 表包含了每个出版社的信息，包括出版社名称、地址、联系方式等字段。

你可以使用以下 SQL 语句实现按照出版社分组查询不同出版社的图书类型、图书总价、图书平均价格：

SELECT publishers.name AS publisher_name,
       books.type AS book_type,
       SUM(books.price) AS total_price,
       ROUND(AVG(books.price), 2) AS avg_price
FROM books
JOIN publishers ON books.publisher_id = publishers.id
GROUP BY books.type, publishers.name;

这条 SQL 语句使用了 JOIN 操作将 "books" 表和 "publishers" 表连接起来，然后按照出版社和图书类型分组统计图书总价和平均价格。其中，ROUND 函数用于保留小数点后两位。

python 编写程序读取所有成绩，计算总评成绩（四舍五入到整数)，其中总评成绩=平时成绩×40%＋期末成绩×60%。最后按总评成绩降序排列后保存至一个新的文件内

好的，这个问题很简单，我可以帮您解决。首先，您需要准备一个包含平时成绩和期末成绩的数据文件，例如一个 CSV 文件。然后您可以使用 Python 的 pandas 库来读取数据文件并进行数据操作。

以下是一个简单的 Python 代码示例，可以实现您的要求：

import pandas as pd

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 计算总评成绩并四舍五入到整数
data['总评成绩'] = round(data['平时成绩'] * 0.4 + data['期末成绩'] * 0.6).astype(int)

# 按总评成绩降序排列
data = data.sort_values('总评成绩', ascending=False)

# 保存至新文件
data.to_csv('new_data.csv', index=False)

这个代码做了以下操作：

1. 使用 pandas 库中的 read_csv 函数读取数据文件，并将数据存储在一个名为 `data` 的 DataFrame 中。
2. 计算每个学生的总评成绩，使用 pandas 库中的 round 函数将结果四舍五入到整数，并将结果保存在一个名为 `总评成绩` 的新列中。
3. 使用 pandas 库中的 sort_values 函数按总评成绩降序排列。
4. 使用 pandas 库中的 to_csv 函数将排序后的数据保存至一个名为 `new_data.csv` 的新文件中，其中 `index=False` 参数表示不保存行索引。

希望这可以帮助您解决问题！