python 对df表数据的ytd_sales这一列数据进行整形处理四舍五入

可以使用Pandas的round()函数对DataFrame中某一列的数据进行四舍五入的处理，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'product': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
    'ytd_sales': [1001.23, 2002.55, 3003.49, 4004.51, 5005.01]
})

# 对 ytd_sales 列进行四舍五入
df['ytd_sales'] = df['ytd_sales'].round()

# 打印处理后的 DataFrame
print(df)

输出结果为：

  product  ytd_sales
0       A     1001.0
1       B     2003.0
2       C     3003.0
3       D     4005.0
4       E     5005.0

可以看到，ytd_sales列中的数据被四舍五入为整数。如果需要保留小数点后n位，则可以在round()函数中传入n作为参数，例如：

df['ytd_sales'] = df['ytd_sales'].round(2) # 保留小数点后2位

这将保留ytd_sales列中的数据小数点后两位。

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python 对df表数据的ytd_sales这一列求和

假设df是一个Pandas DataFrame，其中包含ytd_sales这一列，可以使用Pandas的sum()函数对其求和，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'product': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
    'ytd_sales': [1000, 2000, 3000, 4000, 5000]
})

# 对 ytd_sales 列求和
total_sales = df['ytd_sales'].sum()
print(total_sales)

输出结果为：15000

python 对df表数据的ytd_sales这一列中位数

可以使用Pandas的median()函数来计算DataFrame中某一列的中位数，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'product': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
    'ytd_sales': [1000, 2000, 3000, 4000, 5000]
})

# 计算 ytd_sales 列的中位数
median_sales = df['ytd_sales'].median()
print(median_sales)

输出结果为：3000

注意：如果ytd_sales列中有偶数个元素，中位数将是中间两个元素的平均值。