Jak zaokrąglić pojedynczą kolumnę w pandas dataframe


Możesz użyć następującej podstawowej składni, aby zaokrąglić wartości w pojedynczej kolumnie pandy DataFrame:

 df. my_column = df. my_column . round ()

Poniższy przykład pokazuje, jak zastosować tę składnię w praktyce.

Przykład: zaokrąglanie pojedynczej kolumny w Pandas DataFrame

Załóżmy, że mamy następującą ramkę danych pand, która zawiera informacje o różnych sportowcach:

 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

Możemy użyć poniższego kodu, aby zaokrąglić każdą wartość w kolumnie czasu do najbliższej liczby całkowitej:

 #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

Każda wartość w kolumnie czasu została zaokrąglona do najbliższej liczby całkowitej.

Na przykład:

  • Liczba 12 443 została zaokrąglona do 12 .
  • 15,8 zaokrąglono do 16 .
  • Liczba 16,009 została zaokrąglona do 16 .

I tak dalej.

Aby zaokrąglić wartości kolumny do określonej liczby miejsc po przecinku, wystarczy podać tę wartość w funkcji round() .

Na przykład możemy użyć poniższego kodu, aby zaokrąglić każdą wartość w kolumnie czasu do dwóch miejsc po przecinku:

 #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

Każda wartość w kolumnie czasu została zaokrąglona do dwóch miejsc po przecinku.

Na przykład:

  • 12,443 zaokrąglono do 12,44 .
  • 15,8 zaokrąglono do 15,80 .
  • 16,009 zaokrąglono do 1601 .

I tak dalej.

Należy również pamiętać, że wartości w drugiej kolumnie liczbowej, punkty , pozostały niezmienione.

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe operacje na pandach:

Jak wydrukować Pandas DataFrame bez pliku indeksowego
Jak wyświetlić wszystkie wiersze w ramce danych Pandas
Jak sprawdzić typ wszystkich kolumn w Pandas DataFrame

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *