如何舍入 pandas dataframe 中的单列

您可以使用以下基本语法对 pandas DataFrame 的单列中的值进行舍入：

 df. my_column = df. my_column . round ()

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例：对 Pandas DataFrame 中的单个列进行舍入

假设我们有以下 pandas DataFrame，其中包含有关各种运动员的信息：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' athlete ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
                   ' time ': [12.443, 15.8, 16.009, 5.06, 11.075, 12.9546],
                   ' points ': [5, 7, 7, 9, 12, 9]})

#view DataFrame
print (df)

  athlete time points
0 A 12.4430 5
1 B 15.8000 7
2 C 16.0090 7
3 D 5.0600 9
4 E 11.0750 12
5 F 12.9546 9

我们可以使用以下代码将时间列中的每个值四舍五入为最接近的整数：

 #round values in 'time' column of DataFrame
df. time = df. time . round ()

#view updated DataFrame
print (df)

  athlete time points
0 A 12.0 5
1 B 16.0 7
2 C 16.0 7
3D 5.0 9
4 E 11.0 12
5 F 13.0 9

时间列中的每个值均已四舍五入为最接近的整数。

例如：

• 12,443四舍五入为12 。
• 15.8四舍五入为16 。
• 16.009四舍五入为16 。

等等。

要将列的值四舍五入到特定的小数位数，只需在round()函数中指定该值即可。

例如，我们可以使用以下代码将时间列中的每个值四舍五入到小数点后两位：

 #round values in 'time' column to two decimal places
df. time = df. time . round ( 2 )

#view updated DataFrame
print (df)

  athlete time points
0 A 12.44 5
1 B 15.80 7
2 C 16.01 7
3 D 5.06 9
4 E 11.08 12
5 F 12.95 9

时间列中的每个值均四舍五入到小数点后两位。

例如：

• 12.443四舍五入为12.44 。
• 15.8四舍五入为15.80 。
• 16.009四舍五入为1601 。

等等。

另请注意，另一个数字列中的值，点，保持不变。

其他资源

以下教程解释了如何在 pandas 中执行其他常见操作：

如何打印没有索引的 Pandas DataFrame
如何显示 Pandas DataFrame 中的所有行
如何检查 Pandas DataFrame 中所有列的类型