pandas保留小数点后2位|极客教程

pandas保留小数点后2位

在数据处理和分析中，经常需要对数据进行四舍五入，保留小数点后特定位数。而在Python中，特别是在数据处理中，我们通常会使用pandas库来处理数据。本文将详细介绍如何使用pandas来保留小数点后2位。

1. 使用round方法

pandas中的round方法可以实现保留小数点后特定位数的功能。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1.2345, 2.3456, 3.4567],
        'B': [4.5678, 5.6789, 6.7890]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用round方法保留2位小数
df = df.round(2)

print(df)

运行上面的代码，输出如下：

      A     B
0  1.23  4.57
1  2.35  5.68
2  3.46  6.79

可以看到，通过round方法，我们成功保留了DataFrame中的数据小数点后2位。

2. 使用applymap方法

除了round方法，还可以使用applymap方法结合lambda函数来实现保留小数点后特定位数的功能。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1.2345, 2.3456, 3.4567],
        'B': [4.5678, 5.6789, 6.7890]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用applymap方法结合lambda函数保留2位小数
df = df.applymap(lambda x: round(x, 2))

print(df)

运行上面的代码，输出与前面使用round方法的结果相同。

3. 修改DataFrame的数据类型

另一种方法是先将DataFrame的数据类型转换为字符串，然后再转换回浮点数，这样可以实现保留小数点后特定位数。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1.2345, 2.3456, 3.4567],
        'B': [4.5678, 5.6789, 6.7890]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame的数据类型转换为字符串
df = df.astype(str)

# 保留2位小数
df = df.applymap(lambda x: '%.2f' % float(x))

# 将字符串转换回浮点数类型
df = df.astype(float)

print(df)

运行上面的代码，同样可以得到保留小数点后2位的结果。