Como arredondar uma única coluna no pandas dataframe

Você pode usar a seguinte sintaxe básica para arredondar valores em uma única coluna de um DataFrame do pandas:

 df. my_column = df. my_column . round ()

O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na prática.

Exemplo: arredondando uma única coluna no Pandas DataFrame

Digamos que temos o seguinte DataFrame do pandas que contém informações sobre vários atletas:

 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

Podemos usar o seguinte código para arredondar cada valor na coluna de tempo para o número inteiro mais próximo:

 #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

Cada valor na coluna de tempo foi arredondado para o número inteiro mais próximo.

Por exemplo:

• 12.443 foi arredondado para 12 .
• 15,8 foi arredondado para 16 .
• 16.009 foi arredondado para 16 .

E assim por diante.

Para arredondar os valores de uma coluna para um número específico de casas decimais, basta especificar esse valor na função round() .

Por exemplo, podemos usar o código a seguir para arredondar cada valor na coluna de tempo para duas casas decimais:

 #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

Cada valor na coluna de tempo foi arredondado para duas casas decimais.

Por exemplo:

• 12,443 foi arredondado para 12,44 .
• 15,8 foi arredondado para 15,80 .
• 16.009 foi arredondado para 1.601 .

E assim por diante.

Observe também que os valores na outra coluna numérica, pontos , permaneceram inalterados.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns em pandas:

Como imprimir Pandas DataFrame sem índice
Como exibir todas as linhas em um DataFrame do Pandas
Como verificar o tipo de todas as colunas no Pandas DataFrame