pandas基础：在pandas中对数值四舍五入

在本文中，将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近的数字。

为便于演示，创建下面简单的示例数据集：

import pandas as pd

import numpy as np

df= pd.DataFrame({'a':[3.14159, 1.234, 3.456, 10.111, -3.3],

                   'b':[12345, 90010, 7600,-9876, 15671.3]})

pandas round()语法

注意，这里是pandas的round()方法，而不是Python内置的round()函数。也就是说，这两个round()的工作原理相似。

DataFrame.round(decimals=0)

DataFrame和Series类都有round()方法，它们的工作原理完全相同。

将数值舍入到N位小数

只需将整数值传递到round()方法中，即可将数值舍入到所需的小数。例如，要四舍五入到2位小数：

在pandas中将数值向上舍入

要对数值进行向上舍入，需要利用numpy.ceil()方法，该方法返回输入的上限（即向上舍入的数字）。ceil()方法可以接受一个或多个输入值。以下两种方法返回相同的结果：

在上面的代码中，注意df.apply()接受函数作为其输入。

向下舍入数值

当然，还有一个numpy.floor()方法返回输入的底数（即向下舍入的数字）。语法与上面的示例类似。

将数值四舍五入到最接近的千位数

pandas round()方法实际上允许输入负数。负输入指定小数点左侧的位置数。例如：

• 四舍五入（小数=-1）：四舍五入到最接近的十
• 四舍五入（小数=-2）：四舍五入到最接近的百位数
• 等等

 

要四舍五入到最接近的千位数，只需设置decimals=-3。

 

用不同的条件对数据框架进行取整

round()方法中的decimals参数可以是整数值，也可以是字典。这使得同时对多个列进行取整变得容易。

 

可以将第一列四舍五入到2位小数，并将第二列四舍五入到最接近的千位，如下所示：