Python Pandas dataframe.round()

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas dataframe.round()函数用于将一个DataFrame四舍五入到一个可变的小数位数。这个函数提供了灵活性，可以将不同的列按不同的位数取整。

语法: DataFrame.round(decimals=0, *args, **kwargs)

参数 :
decimals :每一列四舍五入的小数位数。如果给定的是int，则每一列四舍五入到相同的位数。否则dict和Series四舍五入到不同的位数。如果decimals是一个dict-like，列名应该在key中，如果decimals是一个Series，列名应该在index中。任何不包括在decimals中的列都将保持原样。decimals中不属于输入列的元素将被忽略。

返回：数据框架对象

例子#1：使用round()函数将数据框架中的所有列四舍五入到小数点后3位。

注意：我们需要用十进制的值来填充我们的数据框架。让我们使用numpy随机函数来完成这个任务。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# importing numpy as np
import numpy as np
  
# setting the seed to re-create the dataframe
np.random.seed(25)
  
# Creating a 5 * 4 dataframe 
df = pd.DataFrame(np.random.random([5, 4]), columns =["A", "B", "C", "D"])
  
# Print the dataframe
df

Python Pandas dataframe.round()

让我们使用dataframe.round()函数将数据框架中的所有小数值四舍五入到小数点后3位。

df.round(3)

输出 :
Python Pandas dataframe.round()

例子#2：使用round()函数将数据框架中的所有列四舍五入到不同的地方。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# importing numpy as np
import numpy as np
  
# setting the seed to re-create the dataframe
np.random.seed(25)
  
# Creating a 5 * 4 dataframe 
df = pd.DataFrame(np.random.random([5, 4]), columns =["A", "B", "C", "D"])
  
# Print the dataframe
df

Python Pandas dataframe.round()

让我们把每一列四舍五入到不同的地方

# round off the columns in this manner
# "A" to 1 decimal place
# "B" to 2 decimal place
# "C" to 3 decimal place
# "D" to 4 decimal place
  
df.round({"A":1, "B":2, "C":3, "D":4})