Методы округления значений в фрейме данных Pandas
Существуют различные способы округления значений в Pandas DataFrame, поэтому давайте рассмотрим каждый по отдельности:
Давайте создадим Dataframe только со столбцом Data Entry:
Code:
Python3
# import Dataframe class# from pandas libraryfrom pandas import DataFrame # import numpy libraryimport numpy as np # dictionaryMyvalue = {"DATA ENTRY": [4.834327, 5.334477, 6.89, 7.6454, 8.9659]} # create a Dataframedf = DataFrame(Myvalue, columns = ["DATA ENTRY"]) # show the dataframedf |
Выход:
Метод 1. Использование numpy.round ().
Syntax: numpy.round_(arr, decimals = 0, out = None)
Return: An array with all array elements being
rounded off, having same type as input.
Этот метод можно использовать для округления значения до определенных десятичных знаков для любого конкретного столбца или для округления значения всего фрейма данных до определенного количества десятичных знаков.
Example: Rounding off the value of the “DATA ENTRY” column up to 2 decimal places.
Python3
# import Dataframe class# from pandas libraryfrom pandas import DataFrame # import numpy libraryimport numpy as np # dictionaryMyvalue = {"DATA ENTRY": [4.834327, 5.334477, 6.89, 7.6454, 8.9659]} # create a Dataframedf = DataFrame(Myvalue, columns = ["DATA ENTRY"]) # Rounding value of "DATA ENTRY" # column upto 2 decimal placesroundplaces = np.round(df["DATA ENTRY"], decimals = 2) # show the rounded valueroundplaces |
Выход:
Метод 2: Совместное использование Dataframe.apply () и numpy.ceil ().
Syntax: Dataframe/Series.apply(func, convert_dtype=True, args=())
Return: Pandas Series after applied function/operation.
Syntax: numpy.ceil(x[, out]) = ufunc ‘ceil’)
Return: An array with the ceil of each element of float data-type.
Эти методы используются для округления значений до максимального значения (наименьшее целочисленное значение, превышающее конкретное значение).
Example: Rounding off the value of a particular column.
Python3
# import Dataframe from # pandas libraryfrom pandas import DataFrame # import numpyimport numpy as np # dictionaryMyvalue = {"DATA ENTRY": [4.834327, 5.334477, 6.89, 7.6454, 8.9659]} # create a Dataframedf = DataFrame(Myvalue, columns = ["DATA ENTRY"]) # Here we are rounding the # value to its ceiling valuesroundUp = df["DATA ENTRY"].apply(np.ceil) # show the rounded valueroundUp |
Выход:
Метод 3. Совместное использование Dataframe.apply () и numpy.floor ().
Syntax: numpy.floor(x[, out]) = ufunc ‘floor’)
Return: An array with the floor of each element.
Эти методы используются для округления значений до минимального значения (наибольшее целое значение меньше определенного значения).
Example: Rounding off the value of the “DATA ENTRY” column to its corresponding Floor value.
Python3
# import Dataframe class # from pandas libraryfrom pandas import DataFrame # import numpy libraryimport numpy as np # dictionaryMyvalue = {"DATA ENTRY":[4.834327, 5.334477, 6.89, 7.6454, 8.9659] } # create a Dataframedf = DataFrame(Myvalue, columns = ["DATA ENTRY"]) # Rounding of Value to its Floor value rounddown = df["DATA ENTRY"].apply(np.floor) # show the rounded valuerounddown |
Выход:
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.