Pandas DataFrame中round函数失效的解决方法

在本文中，我们将介绍Pandas DataFrame中 round 函数失效的情况，以及如何解决这个问题。

round函数的作用

在Pandas中的DataFrame中，round函数的作用是将指定数据列中的所有数据四舍五入到指定小数位数。例如，我们有一个DataFrame数据如下：

import pandas as pd
data = {'A': [1.23456, 2.34567, 3.45678], 'B': [9.87654, 8.76543, 7.65432]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

          A         B
0  1.23456  9.87654
1  2.34567  8.76543
2  3.45678  7.65432

如果我们想要将A列和B列中的数据保留 2 位小数，可以使用 round 函数：

df['A'] = df['A'].round(2)
df['B'] = df['B'].round(2)
print(df)

输出：

      A     B
0  1.23  9.88
1  2.35  8.77
2  3.46  7.65

从输出结果可以看出，A列和B列中的数据已经以四舍五入的方式保留了 2 位小数。

round函数失效的情况

然而，在实际使用中，我们可能会发现 round 函数返回的结果和我们预期的不一样。例如，我们有如下的 DataFrame 数据：

data = {'A': [1.50, 2.60, 3.70], 'B': [2.5, 3.5, 4.5]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

     A    B
0  1.5  2.5
1  2.6  3.5
2  3.7  4.5

我们期望将 A 列中的数据保留一位小数：

df['A'] = df['A'].round(1)
print(df)

输出：

   A    B
0  1.5  2.5
1  2.6  3.5
2  3.7  4.5

从输出结果可以看出，A列中的数据没有按照预期保留一位小数，依然保留了两位小数。

这是因为在 Python 中，round 函数有一个非常奇怪的特性，即在某些情况下它会将 0.5 进行四舍五入时舍去，而非进位。例如，round(1.5) 的结果是 2，而不是我们可能预期的 1。这个特性也导致了在 Pandas DataFrame 中使用 round 函数时产生的一些问题。

解决 round 函数失效的问题

为了解决 round 函数失效的问题，我们需要自定义一个 round 函数，用于在 Pandas DataFrame 中对数据进行四舍五入操作。例如，我们自定义的 round 函数如下：

def my_round(x, num):
    return round(x + 10 ** (-num - 1), num)

该函数将数据加上一个极小的偏移量（10^(-num-1)），然后再使用 Python 自带的 round 函数进行四舍五入。这样可以保证在 Pandas DataFrame 中使用 round 函数时对数据进行正确的四舍五入操作。修改上面的示例代码：

df['A'] = df['A'].apply(my_round, args=(1,))
print(df)

输出：

     A    B
0  1.5  2.5
1  2.6  3.5
2  3.7  4.5

从输出结果可以看出，A列中的数据已经正确地保留了一位小数。这是因为我们在调用 apply 函数时将自定义的 round 函数作为参数传递，并通过 args 参数传递保留小数位数。

除了使用 apply 函数外，我们还可以使用 lambda 表达式来对 DataFrame 中的数据进行处理：

df['A'] = df['A'].apply(lambda x: my_round(x, 1))
print(df)

输出：

     A    B
0  1.5  2.5
1  2.6  3.5
2  3.7  4.5

从输出结果可以看出，A列中的数据已经正确地保留了一位小数。

总结

在 Pandas DataFrame 中使用 round 函数时注意到 Python 自带的 round 函数在某些情况下会产生错误的四舍五入结果，导致 round 函数在 DataFrame 中失效。为了解决这个问题，我们可以自定义一个四舍五入的函数来代替 round 函数，并通过 apply 函数或者 lambda 表达式将其应用于 DataFrame 中的数据列。