Як округлити один стовпець у pandas dataframe

Ви можете використовувати такий базовий синтаксис, щоб округлити значення в одному стовпці pandas DataFrame:

 df. my_column = df. my_column . round ()

У наступному прикладі показано, як використовувати цей синтаксис на практиці.

Приклад: округлення одного стовпця в Pandas DataFrame

Скажімо, у нас є наступний DataFrame pandas, який містить інформацію про різних спортсменів:

 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

Ми можемо використовувати такий код, щоб округлити кожне значення в стовпці часу до найближчого цілого числа:

 #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

Кожне значення в стовпці часу було округлено до найближчого цілого числа.

Наприклад:

• 12 443 було округлено до 12 .
• 15,8 було округлено до 16 .
• 16,009 було округлено до 16 .

І так далі.

Щоб округлити значення стовпця до певної кількості знаків після коми, просто вкажіть це значення у функції round() .

Наприклад, ми можемо використовувати наступний код, щоб округлити кожне значення в стовпці часу до двох знаків після коми:

 #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

Кожне значення в стовпці часу було округлено до двох знаків після коми.

Наприклад:

• 12,443 було округлено до 12,44 .
• 15,8 було округлено до 15,80 .
• 16,009 було округлено до 1601 .

І так далі.

Також зауважте, що значення в іншому числовому стовпці, точки , залишилися незмінними.

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в pandas:

Як надрукувати Pandas DataFrame без індексу
Як відобразити всі рядки у Pandas DataFrame
Як перевірити тип усіх стовпців у Pandas DataFrame