Pandas .round()未按预期进行四舍五入

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，提供了丰富的数据结构和数据操作功能。其中，.round()是Pandas中用于进行四舍五入操作的函数。

.round()函数的作用是将数据进行四舍五入，并返回一个新的Series或DataFrame对象。该函数可以接受一个可选的参数decimals，用于指定保留的小数位数，默认为0。

然而，有时候使用.round()函数可能会出现未按预期进行四舍五入的情况。这可能是由于以下原因导致的：

1. 数据类型不匹配：在进行四舍五入操作之前，确保数据的类型是数值型，而不是字符串或其他类型。可以使用.astype()函数将数据类型转换为数值型。
2. 浮点数精度问题：由于浮点数在计算机中的存储方式，可能会导致精度问题。这可能会导致四舍五入结果不符合预期。可以使用.round()函数的decimals参数来指定保留的小数位数，以控制精度。
3. 数据异常值：如果数据中存在异常值，例如NaN（Not a Number）或无穷大（Infinity），则可能会影响四舍五入操作的结果。在进行四舍五入之前，可以使用.fillna()函数将NaN值替换为其他值，或使用.dropna()函数删除包含NaN值的行或列。

综上所述，如果在使用Pandas的.round()函数时未按预期进行四舍五入，可以检查数据类型、浮点数精度和数据异常值等因素，以确定问题的原因并进行相应的处理。

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