pandas.DataFrame.round # 数据框。round (小数= 0 , * args , ** kwargs ) [来源] # 将 DataFrame 舍入为可变的小数位数。 参数: 小数int、字典、系列每列舍入的小数位数。如果给出 int,则将每列四舍五入到相同位数。否则 dict 和 Series 舍入到可变数量的位置。如果decimals是类似字典,则列名称应位于键中;如果decimals是系列,则列名称应位于索引中。任何未包含在小数中的列将保持原样。不是输入列的小数元素将被忽略。 *参数其他关键字没有效果,但可能会被接受以与 numpy 兼容。 **夸格其他关键字没有效果,但可能会被接受以与 numpy 兼容。 返回: 数据框受影响的列四舍五入到指定小数位数的 DataFrame。 也可以看看 numpy.around将 numpy 数组四舍五入到给定的小数位数。 Series.round将系列四舍五入到给定的小数位数。 例子 >>> 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,每列四舍五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 使用字典,可以指定特定列的位数,以列名作为键,以小数位数作为值 >>> 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,可以指定特定列的位数,以列名作为索引,以小数位数作为值 >>> 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