🐼 Как округлить значения в столбце pandas? 📊

Используйте метод round() из библиотеки pandas для округления значений в столбце.

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'Столбец': [1.234, 2.345, 3.456]})

# Округление значений в столбце
df['Столбец'] = df['Столбец'].round(2)

print(df)

Вышеуказанный код округлит значения в столбце до двух знаков после запятой.

pandas: как округлить значения в столбце

Округление значений в столбце является одним из распространенных задач при работе с данными с использованием библиотеки pandas в Python. В данной статье мы рассмотрим различные способы округления значений в столбце с помощью pandas.

Целочисленное округление

Если вам нужно округлить значения в столбце до целого числа, вы можете использовать метод round() из pandas. Данный метод округляет значения до ближайшего целого числа.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с данными
data = {'Value': [1.4, 2.7, 3.2, 4.9, 5.1]}
df = pd.DataFrame(data)

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

print(df)

Результат:

   Value
0      1
1      3
2      3
3      5
4      5

Как видите, значения в столбце 'Value' были округлены до ближайшего целого числа.

Округление с заданной точностью

Если вам необходимо округлить значения в столбце с определенной точностью (например, до двух десятичных знаков), вы можете использовать метод round() с указанием количества знаков после запятой.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с данными
data = {'Value': [1.435, 2.769, 3.256, 4.987, 5.123]}
df = pd.DataFrame(data)

# Округляем значения в столбце 'Value' до двух десятичных знаков
df['Value'] = df['Value'].round(2)

print(df)

Результат:

   Value
0   1.43
1   2.77
2   3.26
3   4.99
4   5.12

В данном примере значения в столбце 'Value' были округлены до двух десятичных знаков.

Округление вверх и вниз

Если вам нужно округлить значения в столбце вверх или вниз, вы можете использовать методы ceil() и floor() соответственно.

import pandas as pd
import numpy as np

# Создаем DataFrame с данными
data = {'Value': [1.4, 2.7, 3.2, 4.9, 5.1]}
df = pd.DataFrame(data)

# Округляем значения в столбце 'Value' вверх
df['Value_ceil'] = np.ceil(df['Value'])

# Округляем значения в столбце 'Value' вниз
df['Value_floor'] = np.floor(df['Value'])

print(df)

Результат:

   Value  Value_ceil  Value_floor
0    1.4         2.0          1.0
1    2.7         3.0          2.0
2    3.2         4.0          3.0
3    4.9         5.0          4.0
4    5.1         6.0          5.0

В данном примере значения в столбце 'Value' были округлены вверх и вниз с помощью методов ceil() и floor() соответственно.

Удаление дробной части без округления

Если вам нужно удалить дробную часть без округления, вы можете использовать метод astype() для преобразования столбца в целочисленный тип данных.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с данными
data = {'Value': [1.4, 2.7, 3.2, 4.9, 5.1]}
df = pd.DataFrame(data)

# Удаляем дробную часть значения в столбце 'Value'
df['Value'] = df['Value'].astype(int)

print(df)

Результат:

   Value
0      1
1      2
2      3
3      4
4      5

В данном примере дробная часть значений в столбце 'Value' была удалена без округления.

Заключение

В данной статье мы рассмотрели различные способы округления значений в столбце при работе с библиотекой pandas в Python. Мы рассмотрели целочисленное округление, округление с заданной точностью, округление вверх и вниз, а также удаление дробной части без округления. Надеюсь, эта информация будет вам полезна при работе с данными.