标签：pandas，Python 在本文中，将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近的数字。...pandas的round()方法，而不是Python内置的round()函数。...将数值四舍五入到最接近的千位数 pandas round()方法实际上允许输入负数。负输入指定小数点左侧的位置数。...例如： 四舍五入（小数=-1）：四舍五入到最接近的十 四舍五入（小数=-2）：四舍五入到最接近的百位数 等等 要四舍五入到最接近的千位数，只需设置decimals=-3。...可以将第一列四舍五入到2位小数，并将第二列四舍五入到最接近的千位，如下所示： 欢迎在下面留言，完善本文内容，让更多的人学到更完美的知识。
读取数据集 本次演示使用Kaggle上提供的客户流失数据集[1]。 让我们从将csv文件读取到pandas DataFrame开始。...我们删除了4列，因此列数从14减少到10。 2.读取时选择特定的列 我们只打算读取csv文件中的某些列。读取时，列列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名，则比以后删除更好。...选择特定的列 3.读取DataFrame的一部分行 read_csv函数允许按行读取DataFrame的一部分。有两种选择。第一个是读取前n行。...26.减少浮点数的小数点位数 Pandas的浮点数可能会显示过多的小数点。我们可以使用舍入函数轻松调整它。 df_new.round（1）＃所需的小数位数 ?...在计算元素的时间序列或顺序数组中的变化百分比时很有用。 ? 从第一元素（4）到第二元素（5）的变化为％25，因此第二个值为0.25。
废话不多说啦，让我们开始这趟pandas旅程吧！当然，首先你得import pandas： ?...优化内存使用量 你可以透过df.info查看DataFrame当前的内存用量： ? 从最后一列可以看出Titanic这个小DataFrame只占了322 KB。...改变浮点数显示位数 除了栏位长度以外，你常常会想要改变浮点数（float）显示的小数点位数： ? 你会发现Fare栏位现在只显示小数点后一位的数值了。...比方说针对下面这个只有10笔数据的DataFrame，你想要跟上一节一样把Fare栏位弄成只有小数点后一位，但又不想影响到其他DataFrame或是其他栏位： ?...从上而下，上述代码对此DataFrame 做了以下styling： 将Fare栏位的数值显示限制到小数后第一位 添加一个标题辅助说明 隐藏索引（注意最左边！）
Oracle number类型的语法和用法 摘要：先根据精度值，对number类型的数据从左边第一个非零数字开始数精度值个位数，之后的位数截断不要（要四舍五入吗），再根据小数位置值，对number类型的数据右边的低位进行四舍五入...1不变没有增一，而（四舍五入后）从第|s|位数字算起其右边的所有数字都置为0，故最后实际存储到列里的值为1000（显示屏幕上的不是1000.0形式）。...s|位数字7变为8，而（四舍五入后）第|s|位数字右边的所有数字都置为0，故最后实际存储到列里的值为4.568（显示屏幕上的不是4.5680形式）。...1不变没有增一，而（四舍五入后）从第|s|位数字算起其右边的所有数字都置为0，故最后实际存储到列里的值为100000。... 当s > p 时, p表示小数点后第s位向左最多可以有多少位数字，如果大于p则Oracle报错，小数点后s位向右的数字被舍入 参考： oracle number 默认 百度 发布者：全栈程序员栈长
Python的Pandas库为我们提供了强大的数据选择工具。通过DataFrame的结构化数据存储方式，我们可以轻松地按照行或列进行数据的选择。...正整数用于从数组的开头开始索引元素(索引从0开始),而负整数用于从数组的结尾开始索引元素，其中最后一个元素的索引是-1，第二个到最后一个元素的索引是-2，以此类推。...、区域选择 二维数组的索引格式是[a:b,m:n],逗号前选择行,逗号后选择列。...(data) data[1:5:2,1:5:2] 【例】请使用Python对如下的二维数组进行提取,选择第一行第二列的数据元素并输出。...[0,1] 【例3】请使用Python对如下的二维数组进行提取,选择第一行的数据元素并输出。
scale - 计算结果为整数的表达式，该整数指定要舍入到的位数，从小数点开始计数。可以是零、正整数或负整数。如果 scale 是小数， 会将其四舍五入为最接近的整数。...描述此函数可用于将数字舍入或截断为指定的小数位数。ROUND 将 numeric-expr 舍入或截断以缩放位置，从小数点开始计数。舍入时，数字 5 始终向上舍入。...在 ROUND 循环或截断操作后删除尾随零。不返回前导零。如果 scale 为正数，则在小数点右侧的该位数处进行舍入。如果 scale 等于或大于小数位数，则不会发生舍入或零填充。...如果 scale 为零，则舍入到最接近的整数。换句话说，在小数点右边的零位处进行舍入；所有小数位和小数点本身都被删除。如果 scale 为负数，则在小数点左侧的该位数处进行舍入。...当 $DOUBLE 值被输入到带有刻度值和舍入标志（flag = 0，默认值）的 ROUND 时，返回值通常包含比刻度中指定的更多的小数位数，因为小数位数的结果不能用二进制表示，所以返回值必须四舍五入到最接近的可表示的
你可以查看到Python，pandas, Numpy, matplotlib等的版本信息。 2. 创建示例DataFrame 假设你需要创建一个示例DataFrame。...列序反转 跟之前的技巧一样，你也可以使用loc函数将列从左至右反转： ? 逗号之前的冒号表示选择所有行，逗号之后的::-1表示反转所有的列，这就是为什么country这一列现在在最右边。 6....神奇的是，pandas已经将第一列作为索引了： ? 需要注意的是，如果你想要你的工作在未来可复制，那么read_clipboard()并不值得推荐。 12....注意到，Age列保留到小数点后1位，Fare列保留到小数点后4位。如果你想要标准化，将显示结果保留到小数点后2位呢？ 你可以使用set_option()函数： ?...set_option()函数中第一个参数为选项的名称，第二个参数为Python格式化字符。可以看到，Age列和Fare列现在已经保留小数点后两位。
DECIMAL类型的精度由用户定义，可以指定总的数字位数（M）和小数点后的数字位数（D）。DECIMAL类型在存储时不会发生任何近似或舍入错误，因此适用于财务和精确计算等场景。...例如，如果一个定点数被定义为具有4位小数，那么它就可以精确表示到小数点后第四位。由于定点数采用固定小数点位置的方式存储，因此它们可以精确表示指定精度范围内的小数数值，不会发生精度丢失。...这种舍入操作会引入一定的误差，即舍入误差。 累积误差： 在多次浮点数运算过程中，每次运算引入的微小误差可能会逐渐累积，导致最终结果与实际值之间存在较大的差异，即累积误差。...其精度由用户定义的小数位数确定。 舍入规则： 在进行定点数运算时，如果需要舍入操作，通常会遵循特定的舍入规则（如四舍五入、向下舍入等）。这些规则在一定程度上可以减小舍入误差，但无法完全消除。...定点数：由于采用固定小数点位置的方式存储和精确表示指定精度范围内的数值，定点数的精度误差相对较小。然而，在进行舍入操作或超出表示范围时，仍可能引入一定的误差。
scale - 计算结果为一个整数的表达式，该整数指定要截断的位数，从小数点开始计算。可以是零、正整数或负整数。如果比例是小数，会将其舍入为最接近的整数。...它不对数字进行四舍五入，也不添加填充零。在截断操作之前，将删除前导零和尾随零。如果小数位数为正数，则在小数点右侧的位数处执行截断。如果小数位数等于或大于小数位数，则不会发生截断或零填充。...ROUND 允许指定舍入（默认）或截断； TRUNCATE 不执行舍入。...ROUND 舍入（或截断）到指定数量的小数位数，但其返回值始终是标准化的，删除尾随零。例如，ROUND(10.004,2) 返回 10，而不是 10.00。...当舍入到固定的小数位数很重要时使用 $JUSTIFY - 例如，在表示货币金额时。 $JUSTIFY 在舍入操作之后返回指定数量的尾随零。当要舍入的位数大于小数位数时，$JUSTIFY 补零。
这通常涉及到数据清洗和预处理的工作，比如去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等，以确保数据的完整性和一致性。 导入数据后，接下来就需要进行数据的探索和分析。...具体方法为,鼠标右键单击网页中的表格,在弹出的菜单中选择"查看元素”,查看代码中是否含有表格标签 的字样,确定后才可以使用read_html方法。...read_html()函数是pandas库中的一个功能，它可以用于从HTML文件或URL中读取表格数据并将其转换为DataFrame对象。...header：指定表格的表头行，默认为0，即第一行。 index_col：设置作为索引列的列号或列名，默认为None，即不设置索引列。 skiprows：指定要跳过的行数。...对象df保存为名为’data.xlsx'的Excel文件，在Sheet1中写入数据，不保存索引列，保存列名，数据从第3行第2列开始，合并单元格，使用utf-8编码，使用pandas的默认引擎。
来源丨Python极客专栏 用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够，Pandas是必须要掌握的一个重点，numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够，很多时候...9 .drop() 删除Series和DataFrame指定行或列索引。 10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。...[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始，前三行，前两列。...() 计算均值 20 .quantile() 计算分位数（0到1） 21 .isin() 用于判断矢量化集合的成员资格，可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集 22 .unique(...3 .drop_duplicates() 删除重复行，返回删除后的DataFrame对象。
标签：Python,pandas 有时候，我们想要计算数据框架中行之间的差，可以使用dataframe.diff()方法，而不遍历行。...图1 pandas diff()语法 DataFrame.diff(periods= 1, axis = 0) 在pandas数据框架中计算行之间的差异 可以无须遍历行而计算出股票的日差价...参数periods控制要移动的小数点，以计算行之间的差异，默认值为1。 下面的示例计算股票价格的日差价。第一行是NaN，因为之前没有要计算的值。...从第二行开始，它基本上从原始数据框架的第二行获取值，然后减去原始数据框架第一行的值。例如405-400=5，400-200=200。...图5 计算两列之间的差 还可以通过将axis参数设置为1（或“columns”）来计算数据框架中各列之间的差异。pandas中的axis参数通常具有默认值0（即行）。
pandas.read_csv参数详解 pandas.read_csv参数整理 读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见：http://pandas.pydata.org...，第3行数据将被丢弃，dataframe的数据从第5行开始。）。...如果文件不规则，行尾有分隔符，则可以设定index_col=False 来是的pandas不适用第一列作为行索引。...可以选择C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完备。 converters : dict, default None 列转换函数的字典。key可以是列名或者列的序号。...（默认为False，即不忽略）. skiprows : list-like or integer, default None 需要忽略的行数（从文件开始处算起），或需要跳过的行号列表（从0开始）。
参考链接： Python | pandas 合并merge，联接join和级联concat 文章目录 1....（2）duplicated()方法支持从前向后（ first）和从后向前（last）两种重复值查找模式，默认是从前向后查找判断重复值的。换句话说，就是将后出现的相同条目判断为重复值。 ...例如，通过爬虫采集到的数据都是整型的数据，在使用数据时希望保留两位小数点，这时就需要将数据的类型转换成浮点型。 ...3.2 轴向旋转 在 Pandas中pivot()方法提供了这样的功能，它会根据给定的行或列索引重新组织一个 DataFrame对象。 ...哑变量又称应拟变量，名义变量，从名称上看就知道，它是人为虚设的变量，用来反映某个交量的不间类别 使用哑变最处理类别转换，事实上就是将分类变量转换为哑变最矩阵或指标矩阵，矩阵的值通常用“0”或“1”表示
pandas.read_csv参数整理 读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs...，第3行数据将被丢弃，dataframe的数据从第5行开始。）。...如果文件不规则，行尾有分隔符，则可以设定index_col=False 来是的pandas不适用第一列作为行索引。...可以选择C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完备。 converters : dict, default None 列转换函数的字典。key可以是列名或者列的序号。...（默认为False，即不忽略）. skiprows : list-like or integer, default None 需要忽略的行数（从文件开始处算起），或需要跳过的行号列表（从0开始）。
pandas库是Python中最常用的数据处理和分析库之一，提供了丰富的功能和方法来处理和操作数据。...本文将介绍pandas.DataFrame.to_csv函数的基本使用方法，帮助读者快速上手。准备工作在正式开始之前，首先需要安装pandas库。...如果你还没有安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：plaintextCopy codepip install pandas安装完成后，我们可以开始使用pandas.DataFrame.to_csv...如果不指定，数据将被返回作为字符串。sep：指定保存的CSV文件中的字段分隔符，默认为逗号（,）。na_rep：指定表示缺失值的字符串，默认为空字符串。columns：选择要被保存的列。...header：是否将列名保存为CSV文件的第一行，默认为True。index：是否将行索引保存为CSV文件的第一列，默认为True。mode：保存文件的模式，默认为"w"（覆盖写入）。
下面我们就结合代码来看一下数据 #1 从宏观一点的角度去看数据：查看dataframe的信息 DataDF.info() ?...发现有很多空格的问题 根据第一步数据预处理后，整理一下该数据集有下列问题需要处理： 1）调整数据类型：由于一开始用到了str来导入，打算后期再更换格式，需要调整数据类型。...修改后 四、选择部分子集 这是一个8列*541909行的数据集。 ? ? #选择子集，选择其中一列 subDataDF1=DataDF["InvoiceDate"] ?...#选择子集，选择其中两列 subDataDF1=DataDF[["InvoiceDate","UnitPrice"]] ?...如果想了解更多 fillna() 的详细信息参考 pandas.DataFrame.fillna pandas.pydata.org 2） 以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值 平均值
显示更多行 默认情况下，pandas 是不超出屏幕的显示范围的，如果表的行数很多，它会截断中间的行只显示一部分。...设置float列的精度 对于float浮点型数据，pandas默认情况下只显示小数点后6位。我们可以通过预先设置display.precision让其只显示2位，避免后面重复操作。...设置数字精度 和上面display.precision有点类似，假如我们只关心小数点后的2位数字，我们可以这样设置格式化： pd.set_option('display.float_format',...从 0.25 版本开始，pandas提供了使用不同后端选择，比如plotly，bokeh等第三方库，但前提是你需要先安装起来。 这个东哥之前也分享过设置后端可视化方法的内容：再见，可视化！...pandas提供了两种选择： display.max_info_columns: 设置要分析的最大列数，默认为100。
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