首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在pandas数据帧的特定列中对每个数组中的每个数字进行舍入?

在pandas数据帧的特定列中对每个数组中的每个数字进行舍入,可以使用pandas库中的apply函数结合lambda表达式来实现。具体步骤如下:

  1. 首先,导入pandas库并读取数据帧:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 读取数据帧
df = pd.read_csv('data.csv')
  1. 使用apply函数和lambda表达式对特定列中的每个数组进行舍入操作。假设要对列名为'column_name'的列进行舍入,可以使用以下代码:
代码语言:txt
复制
# 对特定列中的每个数组进行舍入
df['column_name'] = df['column_name'].apply(lambda x: round(x))

在lambda表达式中,使用round函数对每个数字进行舍入操作。可以根据需要选择舍入到整数、小数点后指定位数等。

  1. 如果需要舍入到小数点后指定位数,可以在lambda表达式中使用round函数的第二个参数来指定位数。例如,舍入到小数点后两位:
代码语言:txt
复制
# 舍入到小数点后两位
df['column_name'] = df['column_name'].apply(lambda x: round(x, 2))

这样,特定列中的每个数组中的每个数字都会被舍入到小数点后两位。

以上是在pandas数据帧的特定列中对每个数组中的每个数字进行舍入的方法。关于pandas的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的产品介绍链接:腾讯云-云数据库TDSQL

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

何在 Pandas 创建一个空数据并向其附加行和

Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和对齐。...它类似于电子表格或SQL表或Rdata.frame。最常用熊猫对象是数据。大多数情况下,数据是从其他数据源(csv,excel,SQL等)导入到pandas数据。...在本教程,我们将学习如何创建一个空数据,以及如何在 Pandas 向其追加行和。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。值也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例,我们创建了一个空数据。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们语法以及它们接受参数。这种学习对于那些开始使用 Python  Pandas 库对数据进行操作的人来说非常有帮助。

27330
  • Pandas 秘籍:1~5

    对于 Pandas 用户来说,了解序列和数据每个组件,并了解 Pandas 每一数据正好具有一种数据类型,这一点至关重要。...每个组件本身都是一个 Python 对象,具有自己独特属性和方法。 通常,您希望单个组件而不是整个数据进行操作。...在执行此操作之前,由于与步骤 1 有所不同原因,我们必须再次向每个数据值添加一个额外.00001。NumPy 和 Python 3 舍入数字恰好位于两边到偶数之间。...要完成此任务,我们需要对组以及用于每个成员进行排名进行排序,然后提取每个最高成员。 准备 在此秘籍,我们将找到每年评分最高电影。...布尔数组整数位置与数据整数位置对齐,并且过滤器按预期进行。 这些数组也可以与.loc运算符一起使用,但是它们对于.iloc是必需。 步骤 6 和 7 显示了如何按而不是按行进行过滤。

    37.5K10

    pandas基础:在pandas对数值四舍五入

    标签:pandas,Python 在本文中,将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近数字。...将数值舍入到N位小数 只需将整数值传递到round()方法,即可将数值舍入到所需小数。...例如,要四舍五入到2位小数: 在pandas中将数值向上舍入 要对数值进行向上舍入,需要利用numpy.ceil()方法,该方法返回输入上限(即向上舍入数字)。...以下两种方法返回相同结果: 在上面的代码,注意df.apply()接受函数作为其输入。 向下舍入数值 当然,还有一个numpy.floor()方法返回输入底数(即向下舍入数字)。...用不同条件对数据框架进行取整 round()方法decimals参数可以是整数值,也可以是字典。这使得同时多个进行取整变得容易。

    10.1K20

    Pandas 学习手册中文第二版:1~5

    一个数据代表一个或多个按索引标签对齐Series对象。 每个序列将是数据,并且每个都可以具有关联名称。...这些数据包含新Series对象,具有从原始Series对象复制值。 可以使用带有列名或列名列表数组索引器[]访问DataFrame对象。...-2e/img/00119.jpeg)] Pandas 已经每个序列每个变量测量值进行了匹配,将这些值相加,然后在一个简洁语句中将每个变量总和返回给我们。...代替单个值序列,数据每一行可以具有多个值,每个值都表示为一。 然后,数据每一行都可以对观察对象多个相关属性进行建模,并且每一都可以表示不同类型数据。...创建数据期间行对齐 选择数据特定和行 将切片应用于数据 通过位置和标签选择数据行和 标量值查找 应用于数据布尔选择 配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章示例

    8.3K10

    Pandas 秘籍:6~11

    在步骤 2 ,我们创建了一个中间对象,可帮助我们了解如何在数据内形成组。resample第一个参数是rule,用于确定如何索引时间戳进行分组。...resample方法允许您按一段时间分组并分别汇总特定。 准备 在本秘籍,我们将使用resample方法一年每个季度进行分组,然后分别汇总犯罪和交通事故数量。...我们 NumPy 数据数组使用布尔选择方式与在步骤 5 Pandas 序列处理方式相同。 bar方法将 x 值高度和条形宽度作为其前三个参数,并将条形中心直接放在每个 x 值处。...在第 3 步subplots函数调用将创建一个大小相等2 x 3轴网格。 我们将每个轴解压缩到其自己变量进行引用。 plot方法每个调用都使用ax参数引用图中特定轴。...我们count不感兴趣,因此仅选择mean来形成条形。 此外,在使用数据进行打印时,每个列名称都会出现在图例

    34K10

    时间序列数据处理,不再使用pandas

    数据集以Pandas数据形式加载。...(storewide) darts_df 输出结果如图 (F) 所示: 图(6):Darts数据数组 图(6)表示(ds: 143, component:10, sample:1)143 周、10 以及每个商店和周...比如一周内商店概率预测值,无法存储在二维Pandas数据,可以将数据输出到Numpy数组。...将图(3)宽格式商店销售额转换一下。数据每一都是带有时间索引 Pandas 序列,并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。...当所有时间序列存在一致基本模式或关系时,它就会被广泛使用。沃尔玛案例时间序列数据是全局模型理想案例。相反,如果多个时间序列每个序列都拟合一个单独模型,则该模型被称为局部模型。

    18810

    NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南:1~6 全

    在这种情况下,我们在原始数组每个四分之一元素中选择对象。 因此,我实际上已经编写了一些代码,可以实际演示哪些元素将显示在新数组,即,原始数组坐标数组元素而言是什么。...处理 Pandas 数据丢失数据 在本节,我们将研究如何处理 Pandas 数据丢失数据。 我们有几种方法可以检测序列和数据都有效缺失数据。...如果使用序列来填充数据缺失信息,则序列索引应对应于数据,并且它提供用于填充该数据特定值。 让我们看一些填补缺失信息方法。...我们将看看如何在 Pandas 实现这一目标。 我们还将介绍 Pandas 分层索引和绘图。 按索引排序 在谈论排序时,我们需要考虑我们到底要排序什么。 有行,,它们索引以及它们包含数据。...毕竟,我们不能用逗号分隔索引级别,因为我们有第二维,即。 因此,我们使用元组为切片数据维度提供了说明,并提供了指示如何进行切片对象。 元组每个元素可以是数字,字符串或所需元素列表。

    5.4K30

    Python探索性数据分析,这样才容易掌握

    每个 CSV 文件转换为 Pandas 数据对象如下图所示: ? 检查数据 & 清理脏数据进行探索性分析时,了解您所研究数据是很重要。幸运是,数据对象有许多有用属性,这使得这很容易。...首先,让我们使用 .value_counts() 方法检查 ACT 2018 数据 “State” 值,该方法按降序显示数据每个特定值出现次数: ?...为了比较州与州之间 SAT 和 ACT 数据,我们需要确保每个州在每个数据中都被平等地表示。这是一次创新机会来考虑如何在数据之间检索 “State” 值、比较这些值并显示结果。...这种类型转换第一步是从每个 ’Participation’ 删除 “%” 字符,以便将它们转换为浮点数。下一步将把除每个数据 “State” 之外所有数据转换为浮点数。...为了合并数据而没有错误,我们需要对齐 “state” 索引,以便在数据之间保持一致。我们通过每个数据集中 “state” 进行排序,然后从 0 开始重置索引值: ?

    5K30

    媲美Pandas?PythonDatatable包怎么用?

    【导读】工具包 datatable 功能特征与 Pandas 非常类似,但更侧重于速度以及数据支持。...通过本文介绍,你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理,特别在数据量特别大时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...Frame 对象,datatable 基本分析单位是 Frame,这与Pandas DataFrame 或 SQL table 概念是相同:即数据以行和二维数组排列展示。...▌排序 datatable 排序 在 datatable 通过特定进行排序操作,如下所示: %%time datatable_df.sort('funded_amnt_inv') ___...下面来看看如何在 datatable 和 Pandas ,通过 grade 分组来得到 funded_amout 均值: datatable 分组 %%time for i in range(100

    7.2K10

    媲美Pandas?PythonDatatable包怎么用?

    通过本文介绍,你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理,特别在数据量特别大时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...对象,datatable 基本分析单位是 Frame,这与Pandas DataFrame 或 SQL table 概念是相同:即数据以行和二维数组排列展示。...基础属性 下面来介绍 datatable frame 一些基础属性,这与 Pandas dataframe 一些功能类似。...▌排序 datatable 排序 在 datatable 通过特定进行排序操作,如下所示: %%timedatatable_df.sort('funded_amnt_inv')_____...下面来看看如何在 datatable 和 Pandas ,通过 grade 分组来得到 funded_amout 均值: datatable 分组 %%timefor i in range(100

    6.7K30

    媲美Pandas?一文入门PythonDatatable操作

    通过本文介绍,你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理,特别在数据量特别大时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...对象,datatable 基本分析单位是 Frame,这与Pandas DataFrame 或 SQL table 概念是相同:即数据以行和二维数组排列展示。...基础属性 下面来介绍 datatable frame 一些基础属性,这与 Pandas dataframe 一些功能类似。...▌排序 datatable 排序 在 datatable 通过特定进行排序操作,如下所示: %%timedatatable_df.sort('funded_amnt_inv')_____...下面来看看如何在 datatable 和 Pandas ,通过 grade 分组来得到 funded_amout 均值: datatable 分组 %%timefor i in range(100

    7.6K50

    精通 Pandas 探索性分析:1~4 全

    二、数据选择 在本章,我们将学习使用 Pandas 进行数据选择高级技术,如何选择数据子集,如何从数据集中选择多个行和,如何 Pandas 数据或一序列数据进行排序,如何过滤 Pandas 数据角色...我们还将使用各种方法 Pandas 数据进行排序,并学习如何 Pandas series对象进行排序。...我们了解了 Pandas sort_values方法。 我们看到了使用sort_values方法 Pandas 数据数据进行排序各种方法。...我们还看到了如何代替删除,也可以用0或剩余值平均值来填写缺失记录。 在下一节,我们将学习如何在 Pandas 数据进行数据集索引。...重命名 Pandas 数据 在本节,我们将学习在 Pandas 重命名列标签各种方法。 我们将学习如何在读取数据后和读取数据时重命名列,并且还将看到如何重命名所有特定

    28.2K10

    seaborn介绍

    其面向数据绘图功能对包含整个数据数据框和数组进行操作,并在内部执行必要语义映射和统计聚合,以生成信息图。 以下是这意味着什么一个例子: ?...这些数据集没有什么特别之处; 它们只是pandas数据,我们可以用pandas.read_csv加载它们或手工构建它们。许多示例使用“提示”数据集,这非常无聊,但对于演示非常有用。...此特定图显示了提示数据集中五个变量之间关系。三个是数字,两个是绝对。两个数值变量(total_bill和tip)确定轴上每个位置,第三个(size)确定每个大小。...例如,时间序列数据有时与每个时间点一起存储为同一观察单元一部分并出现在。...我们上面使用“fmri”数据集说明了整齐时间序列数据集如何在不同包含每个时间点: 学科 时间点 事件 区域 信号 0 S13 18 STIM 顶叶 -0.017552 1 S5 14 STIM

    3.9K20

    panda python_12个很棒Pandas和NumPy函数,让分析事半功倍

    输出N最大值索引,然后根据需要,进行排序。  ...Pandas非常适合许多不同类型数据:  具有异构类型表格数据,例如在SQL表或Excel电子表格  有序和无序(不一定是固定频率)时间序列数据。  ...以下是Pandas优势:  轻松处理浮点数据和非浮点数据缺失数据(表示为NaN)  大小可变性:可以从DataFrame和更高维对象插入和删除  自动和显式数据对齐:在计算,可以将对象显式对齐到一组标签...1. apply()  Apply() 函数允许用户传递函数并将其应用于Pandas序列每个单一值。  ...将数据分配给另一个数据时,在另一个数据进行更改,其值也会进行同步更改。为了避免出现上述问题,可以使用copy()函数。

    5.1K00
    领券