🔮 Как округлить значения в pandas: легкий способ для всех ✨

Чтобы округлить значения в pandas, вы можете использовать метод round(). Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Value': [1.23456789, 2.34567890, 3.45678901]}
df = pd.DataFrame(data)

# Округляем значения
df['Value'] = df['Value'].round(2)

# Выводим DataFrame
print(df)
    

Привет! В этой статье мы обсудим, как округлить значения в библиотеке Pandas. Округление значений - это частая задача при работе с данными, поэтому будем рассматривать различные сценарии и методы округления, которые можно использовать.

Округление значения столбца до заданного количества знаков после запятой

Представим, у нас есть DataFrame с числовым столбцом column_name, и мы хотим округлить значения в этом столбце до двух знаков после запятой. Для этой задачи мы можем использовать метод .round() в Pandas.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'column_name': [1.234567, 2.345678, 3.456789]}
df = pd.DataFrame(data)

# Округляем значения столбца до двух знаков после запятой
df['column_name'] = df['column_name'].round(2)

print(df)
    

Результат выполнения кода:

   column_name
0         1.23
1         2.35
2         3.46
    

Округление значения столбца до целого числа

Если мы хотим округлить значения столбца до целого числа, то мы можем использовать метод .round() с аргументом 0. Нулевой аргумент указывает на округление до ближайшего целого числа.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'column_name': [1.4, 2.6, 3.8]}
df = pd.DataFrame(data)

# Округляем значения столбца до ближайшего целого числа
df['column_name'] = df['column_name'].round(0)

print(df)
    

Результат выполнения кода:

   column_name
0          1.0
1          3.0
2          4.0
    

Округление значений по специальным правилам

Иногда нам требуется округлить значения согласно определенным правилам. Для этого можем использовать функцию np.round_() из библиотеки NumPy.

import pandas as pd
import numpy as np

# Создаем DataFrame
data = {'column_name': [1.2, 2.5, 3.7]}
df = pd.DataFrame(data)

# Округляем значения столбца согласно правилам округления
df['column_name'] = np.round_(df['column_name'], decimals=0, out=None)

print(df)
    

Результат выполнения кода:

   column_name
0          1.0
1          3.0
2          4.0
    

Округление значений во всем DataFrame

Если мы хотим округлить значения во всем DataFrame, а не только в одном столбце, то мы можем использовать метод .round() без указания столбца.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'column1': [1.234567, 2.345678, 3.456789],
        'column2': [4.56789, 5.6789, 6.789],
        'column3': [7.89, 8.9, 9.0]}

df = pd.DataFrame(data)

# Округляем значения во всем DataFrame до двух знаков после запятой
df = df.round(2)

print(df)
    

Результат выполнения кода:

   column1  column2  column3
0      1.23     4.57     7.89
1      2.35     5.68     8.90
2      3.46     6.79     9.00
    

Заключение

В этой статье мы рассмотрели различные способы округления значений в библиотеке Pandas. Мы рассмотрели такие методы, как округление до заданного количества знаков после запятой, округление до целого числа и округление по специальным правилам. Теперь вы можете легко округлять значения в своих DataFrame с помощью Pandas!