Hướng dẫn how do i reduce decimal places in python dataframe? - làm cách nào để giảm số thập phân trong khung dữ liệu python?

DataFrame.Round [số thập phân = 0, *args, ** kwargs] [nguồn]#round[decimals=0, *args, **kwargs][source]#

Vòng một DataFrame đến một số lượng vị trí thập phân.

Tham số Decimalsint, Dict, Seriesdecimalsint, dict, Series

Số vị trí thập phân để làm tròn mỗi cột đến. Nếu một int được đưa ra, làm tròn mỗi cột vào cùng một số vị trí. Nếu không định hướng và loạt vòng đến số lượng khác nhau của các địa điểm. Tên cột phải nằm trong các phím nếu số thập phân là giống như dict hoặc trong chỉ mục nếu số thập phân là một chuỗi. Bất kỳ cột không bao gồm trong số thập phân sẽ được để lại như vậy. Các phần tử của số thập phân không phải là cột của đầu vào sẽ bị bỏ qua.

*args

Các từ khóa bổ sung không có hiệu lực nhưng có thể được chấp nhận để tương thích với Numpy.

**kwargs

Các từ khóa bổ sung không có hiệu lực nhưng có thể được chấp nhận để tương thích với Numpy.

ReturnSdatAframe

Một khung dữ liệu với các cột bị ảnh hưởng được làm tròn đến số vị trí thập phân được chỉ định.

Xem thêm

>>> decimals = pd.Series[[0, 1], index=['cats', 'dogs']]
>>> df.round[decimals]
    dogs  cats
0   0.2   0.0
1   0.0   1.0
2   0.7   0.0
3   0.2   0.0

Vòng một mảng numpy cho số thập phân đã cho.

>>> decimals = pd.Series[[0, 1], index=['cats', 'dogs']]
>>> df.round[decimals]
    dogs  cats
0   0.2   0.0
1   0.0   1.0
2   0.7   0.0
3   0.2   0.0

Vòng một loạt cho số lượng số thập phân đã cho.

Ví dụ

>>> df = pd.DataFrame[[[.21, .32], [.01, .67], [.66, .03], [.21, .18]],
...                   columns=['dogs', 'cats']]
>>> df
    dogs  cats
0  0.21  0.32
1  0.01  0.67
2  0.66  0.03
3  0.21  0.18

Bằng cách cung cấp một số nguyên, mỗi cột được làm tròn đến cùng một số vị trí thập phân

>>> df.round[1]
    dogs  cats
0   0.2   0.3
1   0.0   0.7
2   0.7   0.0
3   0.2   0.2

Với một dict

>>> df.round[{'dogs': 1, 'cats': 0}]
    dogs  cats
0   0.2   0.0
1   0.0   1.0
2   0.7   0.0
3   0.2   0.0

Sử dụng một chuỗi, số lượng vị trí cho các cột cụ thể có thể được chỉ định với tên cột là chỉ mục và số lượng vị trí thập phân là giá trị

>>> decimals = pd.Series[[0, 1], index=['cats', 'dogs']]
>>> df.round[decimals]
    dogs  cats
0   0.2   0.0
1   0.0   1.0
2   0.7   0.0
3   0.2   0.0

Dưới đây là 4 cách để làm tròn các giá trị trong Pandas DataFrame:

[1] Vòng tròn đến các số thập phân cụ thể trong một cột DataFrameound to specific decimal places under a single DataFrame column

df['DataFrame column'].round[decimals = number of decimal places needed]

[2] Làm tròn các giá trị trong một cột DataFrame duy nhất

df['DataFrame column'].apply[np.ceil]

[3] Làm tròn các giá trị xuống trong một cột DataFrame duy nhất

df['DataFrame column'].apply[np.floor]

[4] Làm tròn các số thập phân cụ thể đặt dưới toàn bộ khung dữ liệu

df.round[decimals = number of decimal places needed]

Bây giờ, hãy xem cách áp dụng các phương pháp trên bằng các ví dụ thực tế.

[1] Vòng tròn đến các số thập phân cụ thể trong một cột DataFrame

[2] Làm tròn các giá trị trong một cột DataFrame duy nhất

[3] Làm tròn các giá trị xuống trong một cột DataFrame duy nhất

5.52132

6.572935

7.21

8.755

9.9989

[4] Làm tròn các số thập phân cụ thể đặt dưới toàn bộ khung dữ liệu

import pandas as pd

data = {'values': [5.52132, 6.572935, 7.21, 8.755, 9.9989]}
df = pd.DataFrame[data, columns = ['values']]

print[df]

Bây giờ, hãy xem cách áp dụng các phương pháp trên bằng các ví dụ thực tế.

     values
0  5.521320
1  6.572935
2  7.210000
3  8.755000
4  9.998900

Giả sử rằng bạn có một bộ dữ liệu chứa các giá trị sau [với các vị trí thập phân có độ dài khác nhau]:

giá trị

>>> df.round[1]
    dogs  cats
0   0.2   0.3
1   0.0   0.7
2   0.7   0.0
3   0.2   0.2

Sau đó, bạn có thể tạo một khung dữ liệu để ghi lại các giá trị đó trong Python:

>>> df.round[1]
    dogs  cats
0   0.2   0.3
1   0.0   0.7
2   0.7   0.0
3   0.2   0.2

Vì vậy, mã Python hoàn chỉnh sẽ trông như thế này:

>>> df.round[1]
    dogs  cats
0   0.2   0.3
1   0.0   0.7
2   0.7   0.0
3   0.2   0.2

Bạn sẽ nhận được kết quả tương tự bằng cách sử dụng Numpy:

>>> df.round[1]
    dogs  cats
0   0.2   0.3
1   0.0   0.7
2   0.7   0.0
3   0.2   0.2

Làm thế nào để bạn làm tròn đến 2 chữ số thập phân trên gấu trúc?

>>> df.round[1]
    dogs  cats
0   0.2   0.3
1   0.0   0.7
2   0.7   0.0
3   0.2   0.2

4 cách để làm tròn các giá trị trong gấu trúc DataFrame.

>>> df.round[1]
    dogs  cats
0   0.2   0.3
1   0.0   0.7
2   0.7   0.0
3   0.2   0.2

Bạn sẽ nhận được kết quả tương tự bằng cách sử dụng Numpy:

>>> df.round[1]
    dogs  cats
0   0.2   0.3
1   0.0   0.7
2   0.7   0.0
3   0.2   0.2

[2] Làm tròn các giá trị trong một cột DataFrame duy nhất

[3] Làm tròn các giá trị xuống trong một cột DataFrame duy nhất

[4] Làm tròn các số thập phân cụ thể đặt dưới toàn bộ khung dữ liệu

>>> df.round[1]
    dogs  cats
0   0.2   0.3
1   0.0   0.7
2   0.7   0.0
3   0.2   0.2

Bây giờ, hãy xem cách áp dụng các phương pháp trên bằng các ví dụ thực tế.

>>> df.round[1]
    dogs  cats
0   0.2   0.3
1   0.0   0.7
2   0.7   0.0
3   0.2   0.2

Giả sử rằng bạn có một bộ dữ liệu chứa các giá trị sau [với các vị trí thập phân có độ dài khác nhau]:

>>> df.round[1]
    dogs  cats
0   0.2   0.3
1   0.0   0.7
2   0.7   0.0
3   0.2   0.2

giá trị

>>> df.round[{'dogs': 1, 'cats': 0}]
    dogs  cats
0   0.2   0.0
1   0.0   1.0
2   0.7   0.0
3   0.2   0.0

[3] Làm tròn các giá trị xuống trong một cột DataFrame duy nhất

[4] Làm tròn các số thập phân cụ thể đặt dưới toàn bộ khung dữ liệu

>>> df.round[{'dogs': 1, 'cats': 0}]
    dogs  cats
0   0.2   0.0
1   0.0   1.0
2   0.7   0.0
3   0.2   0.0

Bây giờ, hãy xem cách áp dụng các phương pháp trên bằng các ví dụ thực tế.

>>> df.round[{'dogs': 1, 'cats': 0}]
    dogs  cats
0   0.2   0.0
1   0.0   1.0
2   0.7   0.0
3   0.2   0.0

Giả sử rằng bạn có một bộ dữ liệu chứa các giá trị sau [với các vị trí thập phân có độ dài khác nhau]:

>>> df.round[{'dogs': 1, 'cats': 0}]
    dogs  cats
0   0.2   0.0
1   0.0   1.0
2   0.7   0.0
3   0.2   0.0

giá trị

>>> df.round[{'dogs': 1, 'cats': 0}]
    dogs  cats
0   0.2   0.0
1   0.0   1.0
2   0.7   0.0
3   0.2   0.0

Sau đó, bạn có thể tạo một khung dữ liệu để ghi lại các giá trị đó trong Python:

DataFrame sẽ trông như thế này trong Python:

Hãy nói rằng mục tiêu của bạn là làm tròn các giá trị đến 3 số thập phân.

[4] Làm tròn các số thập phân cụ thể đặt dưới toàn bộ khung dữ liệu

Giả sử rằng bạn có một bộ dữ liệu mới với nhiều cột:

values_1	values_2	values_3
5.52132	22.7352	Aaa
6.572935	11.82	ABC
7.21	23.75839	XYZ
8.755	4.22	Aabb
9.9989	15.1173	PPPP

Đây là cách mà DataFrame sẽ trông như thế nào trong Python:

>>> df.round[{'dogs': 1, 'cats': 0}]
    dogs  cats
0   0.2   0.0
1   0.0   1.0
2   0.7   0.0
3   0.2   0.0

Khi bạn chạy mã trong Python, bạn sẽ nhận được DataFrame sau:

>>> df.round[{'dogs': 1, 'cats': 0}]
    dogs  cats
0   0.2   0.0
1   0.0   1.0
2   0.7   0.0
3   0.2   0.0

Hãy để nói rằng mục tiêu của bạn là làm tròn các giá trị đến 2 số thập phân trên tất cả các cột có chứa các giá trị số [nghĩa là, các cột ‘giá trị_1 và‘ giá trị_2].

Sau đó, bạn có thể sử dụng phương pháp thứ tư để làm tròn các giá trị trong tất cả các cột có chứa các giá trị số trong DataFrame:

df.round[decimals = number of decimal places needed]

Và đây là mã mà bạn có thể sử dụng cho ví dụ của chúng tôi:

>>> df.round[{'dogs': 1, 'cats': 0}]
    dogs  cats
0   0.2   0.0
1   0.0   1.0
2   0.7   0.0
3   0.2   0.0

Bạn sẽ thấy rằng các giá trị hiện được làm tròn đến 2 vị trí thập phân trên 2 cột có chứa dữ liệu số:

>>> df.round[{'dogs': 1, 'cats': 0}]
    dogs  cats
0   0.2   0.0
1   0.0   1.0
2   0.7   0.0
3   0.2   0.0

Ngoài ra, bạn có thể nhận được kết quả tương tự bằng cách sử dụng Numpy:

>>> decimals = pd.Series[[0, 1], index=['cats', 'dogs']]
>>> df.round[decimals]
    dogs  cats
0   0.2   0.0
1   0.0   1.0
2   0.7   0.0
3   0.2   0.0

Vì vậy, mã Python hoàn chỉnh sẽ trông như thế này:

>>> decimals = pd.Series[[0, 1], index=['cats', 'dogs']]
>>> df.round[decimals]
    dogs  cats
0   0.2   0.0
1   0.0   1.0
2   0.7   0.0
3   0.2   0.0

Bạn sẽ nhận được kết quả tương tự bằng cách sử dụng Numpy:

>>> decimals = pd.Series[[0, 1], index=['cats', 'dogs']]
>>> df.round[decimals]
    dogs  cats
0   0.2   0.0
1   0.0   1.0
2   0.7   0.0
3   0.2   0.0

Làm thế nào để bạn làm tròn đến 2 chữ số thập phân trên gấu trúc?

4 cách để làm tròn các giá trị trong gấu trúc DataFrame..

Làm thế nào để bạn làm tròn đến 2 chữ số thập phân ở Python?

Khoa học dữ liệu thực tế sử dụng hàm vòng [] của Python Python đòi hỏi hai đối số. Đầu tiên là số được làm tròn. Đối số thứ hai quyết định số lượng vị trí thập phân mà nó được làm tròn. Để làm tròn số đến 2 số thập phân, đưa ra đối số thứ hai là 2.give second argument as 2.

Làm cách nào để loại bỏ các vị trí thập phân trong Python?

Để loại bỏ số thập phân khỏi một số, chúng ta có thể sử dụng phương thức int [] trong Python.Phương thức int [] lấy số làm đối số và trả về số nguyên bằng cách xóa phần thập phân khỏi nó.Nó cũng có thể được sử dụng với số âm.use the int[] method in Python. The int[] method takes the number as an argument and returns the integer by removing the decimal part from it. It can be also used with negative numbers.

Làm thế nào để bạn làm tròn trong gấu trúc?

Lấy sàn của cột trong gấu trúc DataFrame bằng cách sử dụng hàm sloS [] Hàm: Slound [] Nhận các giá trị tròn [cắt ngắn] của cột trong DataFrame.Trong hàm ví dụ dưới đây [] được áp dụng cho cột của khung dữ liệu trong đó nó chiếm giá trị cột làm đối số.floor[] function: floor[] gets the rounded down [truncated] values of column in dataframe. In the below example floor[] function is applied to the column of a dataframe in which it takes up the column value as argument.

Làm cách nào để làm tròn một cột trong gấu trúc?

Hàm vòng [] trong gấu trúc được sử dụng để làm tròn dataFrame cho một số vị trí thập phân được chỉ định.round[] function in pandas is used to round up a DataFrame to a specified number of decimal places.

Làm cách nào để giảm kích thước của một khung dữ liệu trong Python?

Có hai cách chính để giảm kích thước bộ nhớ dữ liệu trong gấu trúc mà không nhất thiết phải ảnh hưởng đến thông tin có trong DataFrame: sử dụng các loại số nhỏ hơn.Chuyển đổi các cột đối tượng thành các cột phân loại.Use smaller numeric types. Convert object columns to categorical columns.

[1] Vòng tròn đến các số thập phân cụ thể trong một cột DataFrame

[2] Làm tròn các giá trị trong một cột DataFrame duy nhất

[3] Làm tròn các giá trị xuống trong một cột DataFrame duy nhất

[4] Làm tròn các số thập phân cụ thể đặt dưới toàn bộ khung dữ liệu

Làm thế nào để bạn làm tròn đến 2 chữ số thập phân trên gấu trúc?

Làm thế nào để bạn làm tròn đến 2 chữ số thập phân ở Python?

Làm cách nào để loại bỏ các vị trí thập phân trong Python?

Làm thế nào để bạn làm tròn trong gấu trúc?

Làm cách nào để làm tròn một cột trong gấu trúc?

Làm cách nào để giảm kích thước của một khung dữ liệu trong Python?

Bài Viết Liên Quan

Toplist mới

Bài mới nhất

Chủ Đề