Pandas Python中数据帧的上限和下限–舍入和截断

什么是数据帧的上限和下限？

在Pandas Python中，数据帧的上限和下限是指对数据框中的数值数据执行舍入或截断操作，从而将其舍入或截断为指定的精度、小数位数或指定的范围。

在 Pandas 中，有三种方法可以执行数据帧的上下限操作：

1. round()函数：将数值舍入到指定的小数位数。
2. ceil()函数：将数值向上舍入到最接近的整数。
3. floor()函数：将数值向下舍入到最接近的整数。

现在，我们来看一些在 Pandas 中使用上下限函数的实例：

舍入操作

round()函数

round()函数被用来将数值舍入到指定的小数位数。下面是使用 round() 函数的代码：

import pandas as pd

# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [0.215, 0.325, 0.115],
                   'B': [0.2042, 0.3053, 0.1064]})

# 执行舍入操作
df = df.round(2)

print(df)

输出结果将是：

      A     B
0  0.22  0.20
1  0.33  0.31
2  0.12  0.11

在这个例子中，我们创建了一个包含两列的数据帧。接着，我们使用 round() 函数将每个元素舍入到两个小数位。结果是每个元素都被舍入到了两个小数位。

截断操作

ceil()函数

ceil()函数被用来将数值向上舍入到最接近的整数。下面是使用 ceil() 函数的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [-1.2, 2.6, 3.5],
                   'B': [4.3, -2.7, 1.8]})

# 执行截断操作
df = np.ceil(df)

print(df)

输出结果将是：

     A    B
0 -1.0  5.0
1  3.0 -2.0
2  4.0  2.0

在这个例子中，我们创建了一个包含两列的数据帧。接着，我们使用 ceil() 函数将每个元素向上舍入到最接近的整数。结果是每个元素都被向上舍入到了最接近的整数。

floor()函数

floor()函数被用来将数值向下舍入到最接近的整数。下面是使用 floor() 函数的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [-1.2, 2.6, 3.5],
                   'B': [4.3, -2.7, 1.8]})

# 执行截断操作
df = np.floor(df)

print(df)

输出结果将是：

     A    B
0 -2.0  4.0
1  2.0 -3.0
2  3.0  1.0

在这个例子中，我们创建了一个包含两列的数据帧。接着，我们使用 floor() 函数将每个元素向下舍入到最接近的整数。结果是每个元素都被向下舍入到了最接近的整数。

总结

在 Pandas Python 中，我们可以使用 round()、ceil() 和 floor() 函数来执行数据帧的上下限操作。舍入函数用于将数值舍入到指定的小数位数，而截断函数则将数值向上或向下舍入到最接近的整数。这些函数对于对数据总结、可视化和安全的使用都非常有用。