Pandas dataframe'de tek bir sütun nasıl yuvarlanır?

Bir pandas DataFrame’in tek bir sütunundaki değerleri yuvarlamak için aşağıdaki temel sözdizimini kullanabilirsiniz:

 df. my_column = df. my_column . round ()

Aşağıdaki örnek, bu sözdiziminin pratikte nasıl kullanılacağını gösterir.

Örnek: Pandas DataFrame’de tek bir sütunu yuvarlama

Diyelim ki çeşitli sporcular hakkında bilgiler içeren aşağıdaki pandalar DataFrame’e sahibiz:

 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

Zaman sütunundaki her değeri en yakın tam sayıya yuvarlamak için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:

 #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

Zaman sütunundaki her değer en yakın tam sayıya yuvarlanmıştır.

Örneğin:

• 12.443, 12’ye yuvarlandı.
• 15.8 16’ya yuvarlandı.
• 16.009, 16’ya yuvarlandı.

Ve benzeri.

Bir sütunun değerlerini belirli sayıda ondalık basamağa yuvarlamak için bu değeri round() işlevinde belirtmeniz yeterlidir.

Örneğin, zaman sütunundaki her değeri iki ondalık basamağa yuvarlamak için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:

 #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

Zaman sütunundaki her değer iki ondalık basamağa yuvarlanmıştır.

Örneğin:

• 12,443, 12,44’e yuvarlandı.
• 15.8 15.80’e yuvarlandı.
• 16.009, 1601’e yuvarlandı.

Ve benzeri.

Ayrıca diğer sayısal sütundaki ( puan ) değerlerin değişmediğini unutmayın.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde pandalarda diğer yaygın işlemlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Pandas DataFrame’i indeks olmadan nasıl yazdırabilirim?
Pandas DataFrame’deki tüm satırlar nasıl görüntülenir?
Pandas DataFrame’deki tüm sütunların türü nasıl kontrol edilir