pandas这个怎么实现取整和保留小数呀

关于数据处理方面的问题，我可以为您提供帮助。如果您想要对一个 pandas 数据框的某一列进行取整或保留小数操作，您可以使用 round() 方法对数据进行调整。例如，如果您想要对数据框 df 中的 column_a 列保留两位小数，您可以使用以下语句：

df['column_a'] = df['column_a'].round(2)

这样，column_a 列中的所有数据将保留两位小数。如果您需要进行取整操作，您可以使用 numpy 库的 around() 方法。例如，如果您想要对数据框 df 中的 column_b 列进行取整操作，您可以使用以下语句：

import numpy as np
df['column_b'] = np.around(df['column_b'])

这样，column_b 列中的所有数据将被取整到最近的整数。希望能为您提供一些帮助！

相关问题

pandas 数据取整

pandas库提供了多种方法来对数据进行取整操作。以下是两种常用的方法：

1. 使用round()函数对数据进行四舍五入取整：

import pandas as pd

data = pd.Series([1.2, 2.7, 3.5, 4.9])
rounded_data = data.round()
print(rounded_data)

输出：

0    1.0
1    3.0
2    4.0
3    5.0
dtype: float64

2. 使用astype()函数将数据转换为整型：

import pandas as pd

data = pd.Series([1.2, 2.7, 3.5, 4.9])
integer_data = data.astype(int)
print(integer_data)

输出：

0    1
1    2
2    3
3    4
dtype: int64

这两种方法可以根据你的需求选择使用。第一种方法可以保留小数位数，而第二种方法会将数据直接转换为整型。

设置pandas列值取整

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。