怎么把dataframe 的精确到小数点后两位

你可以使用 Pandas 库中的 round() 函数将 DataFrame 中所有浮点数数据精确到小数点后两位。示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个简单的 DataFrame
data = {'A': [1.23456, 2.34567, 3.45678],
        'B': [4.56789, 5.67891, 6.78912]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 round() 函数将 DataFrame 中所有浮点数数据精确到小数点后两位
df = df.round(2)

print(df)

输出结果如下：

      A     B
0  1.23  4.57
1  2.35  5.68
2  3.46  6.79

在上述示例中，我们创建了一个简单的 DataFrame，并使用 round() 函数将 DataFrame 中所有浮点数数据精确到小数点后两位。

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dataframe格式化只保留小数点后2位

你可以使用 Pandas 库中的 `round()` 函数来格式化 DataFrame 中的小数点位数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1.234567, 2.345678, 3.456789], 'B': [4.56789, 5.6789, 6.789]})

# 使用 round() 函数格式化小数点位数
df = df.round(2)

print(df)

输出结果为：

      A     B
0  1.23  4.57
1  2.35  5.68
2  3.46  6.79

在这个示例中，`round(2)` 函数将 DataFrame 中所有列的小数点位数格式化为两位。你可以根据需要更改此数字来格式化所需的位数。

spark保存到小数点后4位

你可以使用Spark的格式化函数来保存到小数点后4位。具体来说，你可以使用`format_number`函数将数字格式化为指定小数位数的字符串，然后将结果保存到文本文件中。以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.functions._

// 创建一个包含浮点数的DataFrame
val df = Seq((1, 3.1415926), (2, 2.7182818)).toDF("id", "value")

// 使用format_number函数将浮点数格式化为4位小数的字符串
val formattedDf = df.withColumn("formatted_value", format_number($"value", 4))

// 将结果保存到文本文件中
formattedDf.write.text("output_path")

在上面的代码中，我们使用`format_number($"value", 4)`函数将`value`列的浮点数格式化为4位小数的字符串，并将结果保存到`formatted_value`列中。然后，我们将整个DataFrame保存到文本文件中。