如何在python中将0.5四舍五入到最接近的整数？答案

【问题标题】：How to Roundoff 0.5 to nearest integer in python?如何在python中将0.5四舍五入到最接近的整数？
【发布时间】：2021-03-27 13:24:20
【问题描述】：

我的输入如下所示：

Name Sep     Oct
Amy  833.33  833.33
Eve  20774.5  0

我的预期输出是：

Name Sep     Oct
Amy  833     833
Eve  20775   0

当我应用 np.ceil 将 0.5 舍入到最接近的整数时，我的输出变为：

Name Sep     Oct
Amy  834     834
Eve  20775   0

如何仅将np.ceil 应用于十进制大于或等于0.5 的值？或者有没有其他方法可以获得我想要的输出。

【问题讨论】：

np.round 呢？
或者干脆round()docs.python.org/fr/3.7/library/functions.html#round
或者docs.python.org/3.7/library/functions.html#round，对于我们这些仅限于英语的人。

标签： python pandas math decimal rounding

【解决方案1】：

您可以使用np.round 并转换为int。

像这样：

int(np.round(833.33))

输出：

833

【讨论】：

【解决方案2】：

np.ceil() 总是向上舍入，而np.floor() 总是向下舍入。

np.round() 很接近，但并不总是四舍五入为 *.5。正如@Mark Ransom 建议的那样，事实证明这种舍入不一致是by design（添加了重点）：

numpy.around(a, decimals=0, out=None)

均匀四舍五入到给定的小数位数。

例如，20774.5 向下舍入为 20774，而 20775.5 向上舍入为 20776。

this SO post 中有一些解决方法。这是applymap() 其中一种解决方法的一种方法：

df[['Sep', 'Oct']] = df[['Sep', 'Oct']].applymap(
    lambda x: np.ceil(x) if float(x) % 1 >= 0.5 else np.round(x))

#   Name      Sep    Oct
# 0  Amy    833.0  833.0
# 1  Eve  20775.0    0.0

【讨论】：

我已经尝试了上述方法，但我的号码仍然是 20774.0 而不是 20775
我认为这只是浮点精度的偶然产物之一。见：Is floating point math broken?
@tdy 它也可以是四舍五入模式。如果不将数字打印到至少 17 位，就很难分辨。
@MarkRansom 好点，确实如此。更新以反映这一点
@Akshayashiva 事实证明这种舍入不一致实际上是由于“银行家舍入”并且是设计使然（不仅仅是浮点工件）。我更新了答案以显示恢复“学校舍入”的解决方法

【解决方案3】：

我通过应用以下查询修复了我的输出：

df['Sep'][(df['Sep']%1) >= 0.5] = df['Sep'].apply(np.ceil)

【讨论】：

【解决方案4】：


inpt_strg = '''

Name Sep Oct
Amy 833.33 833.33
Eve 20774.5 0

'''
s_lst = inpt_strg.splitlines()
n_lst = [list(str.split(" ")) for str in s_lst]

def fl(i):
 try: return float (i)
 except ValueError: return i

def rd(i):
  if isinstance(i, float):
    if (abs(i)%1)*10>=5:return int (i) + 1
    else: return int (i)
  else: return i

r_lst = [[rd(fl(i)) for i in sub] for sub in n_lst]

from tabulate import tabulate
print(tabulate(r_lst,tablefmt='plain'))

输出：-

Name  Sep    Oct
Amy   833    833
Eve   20775  0

【讨论】：