dataframe数据保留两位小数

要将DataFrame数据保留两位小数，你可以使用round()函数。下面是一种方法：

# 引入所需包/库
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame

# 创建DataFrame df1
df1 = DataFrame(np.random.randint(0,10,(4,4)), index=[1,2,3,4], columns=['a','b','c','d'])

# 使用round()函数保留两位小数
df1_rounded = df1.round(2)

# 打印结果
print(df1_rounded)

这样，DataFrame df1中的所有数据都将保留两位小数。注意，round()函数是四舍五入到指定小数位数的函数。

相关问题

将dataframe中数据保留两位小数

要将DataFrame中的数据保留两位小数，可以使用pandas的`round()`函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1.23456, 2.34567, 3.45678], 'B': [4.56789, 5.67890, 6.78901]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将数据保留两位小数
df_rounded = df.round(2)

# 打印结果
print(df_rounded)

在上述代码中，我们创建了一个示例的DataFrame `df`，其中包含需要保留两位小数的数据。然后，使用`round()`函数将DataFrame中的数据保留两位小数，传入参数 `2` 表示保留两位小数。

这样，你就可以得到一个新的DataFrame `df_rounded`，其中的数据已经被保留两位小数。

dataframe数据保留整数位

在Pandas库中，当你需要DataFrame中的数值列保留特定的小数位数时，可以使用`applymap()`函数结合字符串格式化方法。假设你有一个名为`df`的DataFrame，其中包含需要调整的小数值，你可以这样做：

import pandas as pd

def format_number(num, decimal_places=0):
    return f"{num:.{decimal_places}f}"

# 将format_number函数应用到整个DataFrame的数值列
df['column_name'] = df['column_name'].apply(format_number)

这里，`column_name`是你想要修改的小数列名称，`decimal_places`是你希望保留的小数位数，如果不指定则默认为0，表示整数。

例如，如果你想将所有数值保留两位小数，就传入`decimal_places=2`。这将会把每个数值转换成字符串形式，只显示指定的小数位。

如果你只想对某些特定的行或列进行此操作，可以传递一个条件，例如：

df.loc[df['another_column'] > some_threshold, 'column_name'] = df.loc[df['another_column'] > some_threshold, 'column_name'].apply(format_number, decimal_places=2)

这只会影响`another_column`大于某个阈值的那些行的`column_name`列。