在熊猫中舍入一列答案

【问题标题】：round a single column in pandas在熊猫中舍入一列
【发布时间】：2014-10-01 03:11:41
【问题描述】：

有没有办法在 Pandas 中舍入单个列而不影响数据框的其余部分？

>>> print(df)
  item  value1  value2
0    a    1.12     1.3
1    a    1.50     2.5
2    a    0.10     0.0
3    b    3.30    -1.0
4    b    4.80    -1.0

我尝试了以下方法：

>>> df.value1.apply(np.round)
0    1
1    2
2    0
3    3
4    5
5    5

使数据看起来像这样的正确方法是什么：

  item  value1  value2
0    a       1     1.3
1    a       2     2.5
2    a       0     0.0
3    b       3    -1.0
4    b       5    -1.0
5    c       5     5.0

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

你很亲密。您将回合应用于df.value1 给出的一系列值。因此返回类型是一个系列。您需要将该系列分配回数据框（或具有相同索引的另一个数据框）。

另外，还有一个pandas.Series.round 方法，它基本上是pandas.Series.apply(np.round) 的简写。

>>> df.value1 = df.value1.round()
>>> print df
  item  value1  value2
0    a       1     1.3
1    a       2     2.5
2    a       0     0.0
3    b       3    -1.0
4    b       5    -1.0

【讨论】：

谢谢。错过这个感觉不太好:)
熊猫（至少对我而言）不是自然而然的。我很确定在上周左右阅读了另一个 SO 答案后，我知道了如何做到这一点。但我找不到它再次标记为重复，所以这可能是一个稍微不同的问题。
@LyndonWhite 可以使用df["value1"].round() 吗？还有 round up 或 round down 功能吗？如果列名中有空格怎么办？即value 1 - 我假设df.value 1.round() 会失败？
看起来你有 3 个问题。使用“提问”按钮 3 次。
您甚至可以通过说 df.round() 来舍入整个数据帧。无需为每一列给出

【解决方案2】：

由于某种原因，如果您有许多小数位的浮点数，round() 方法将不起作用，但它会。

decimals = 2    
df['column'] = df['column'].apply(lambda x: round(x, decimals))

【讨论】：

df.column_name.round() 似乎适用于输出格式。 lambda 的应用实际上改变了底层存储的值。
@StephanDoliov 没错，精度问题困扰了我很长时间。 round()只能设置显示精度，不能设置存储值。
这给出了 SettingWithCopyWarning

【解决方案3】：

无需使用 for 循环。它可以直接应用于数据框的列

sleepstudy['Reaction'] = sleepstudy['Reaction'].round(1)

【讨论】：

【解决方案4】：

像这样使用pandas.DataFrame.round() 方法：

df = df.round({'value1': 0})

任何未包含的列将保持原样。

【讨论】：

【解决方案5】：

如果您正在做机器学习并使用 tensorflow，许多浮点数是“float32”，而不是“float64”，并且此线程中提到的任何方法都可能不起作用。您必须先转换为 float64。

x.astype('float')

回合前(...)。

【讨论】：

【解决方案6】：

saldo_acred['cumsum_prc_saldo'].astype('float').round(2)

【讨论】：

【解决方案7】：

无需使用 lambda 或创建函数。这是直截了当的。请参阅下面的示例

df['decimal_place_2'] = df['decimal_place_2'].round(2)

【讨论】：

我认为这个问题的答案需要更新...Tx

【解决方案8】：

在我的例子中，我在单列中有字符串值和十进制值。

def round_2(x):
    try:
        return round(x,2)
    except:
        return x

df['cur_TMIN_IMD_WeekSum']=df['cur_TMIN_IMD_WeekSum'].apply(round_2)

【讨论】：