pandas.DataFrame.round

DataFrame.round(decimals=0, *args, **kwargs)

将 DataFrame 四舍五入到可变小数位数。

Parameters:

decimalsint, dict, Series

要将每列舍入的小数位数. 如果给出整数，则将每列舍入到相同的小数位数. 否则，字典和 Series 会舍入到可变小数位数. 如果 decimals 是类似字典的，则列名应包含在键中，如果 decimals 是 Series，则包含在索引中. decimals 中未包含的任何列将保持不变. decimals 中不是输入列的元素将被忽略.

*args

其他关键字没有影响，但可能为了与 numpy 兼容而接受。

**kwargs

其他关键字没有影响，但可能为了与 numpy 兼容而接受。

Returns:

DataFrame

一个 DataFrame，其中受影响的列会舍入到指定的小数位数.

参见

numpy.around

将 numpy 数组舍入到给定的小数位数.

Series.round

将 Series 舍入到给定的小数位数.

Examples

>>> 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

通过提供整数，每列会被舍入到相同的小数位数.

>>> 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

使用 dict 时，可以使用列名作为键、小数位数作为值来指定特定列的小数位数。

>>> 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

使用 Series 时，可以使用列名作为索引、小数位数作为值来指定特定列的小数位数。

>>> 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