pandas 小数位数 精度的处理方法

下面是关于“pandas小数位数精度的处理方法”的完整攻略。

1. pandas浮点数默认情况下的小数位数

在pandas中，浮点数默认情况下是会自动四舍五入到六位小数。比如下面的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3) * 1000)
print(df)

输出的结果如下所示：

           0          1          2
0   835.6414   235.1895  -222.5658
1  -865.8820 -1681.7362  -686.5141
2 -1809.4502  1386.7598  1203.4763

可以看到，浮点数的小数位数默认是六位。但是，在进行数据分析或计算时，有时候需要的精度会比较高，此时就需要对浮点数的小数位数进行控制。

2. 设置浮点数的小数位数

2.1 round()方法

设置浮点数的小数位数的一种方法是使用 round() 方法。该方法的语法如下所示：

round(number, ndigits=None)

其中，number 表示要进行精度处理的浮点数，ndigits 表示要保留的小数位数，默认是 None，表示不进行四舍五入，直接取整。

下面的例子演示了如何使用 round() 方法来设置浮点数的小数位数：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3))
print(df)

df = df.round(2)
print(df)

首先，使用 np.random.randn() 方法生成一个 3 行 3 列的随机矩阵，然后使用 round() 方法将其小数位数设置为 2。输出结果如下所示：

          0         1         2
0 -0.630462 -0.752092 -0.044996
1 -1.045808 -0.229732  1.157862
2  0.228746 -1.156816 -0.953602

      0     1     2
0 -0.63 -0.75 -0.04
1 -1.05 -0.23  1.16
2  0.23 -1.16 -0.95

可以看到，原始的随机矩阵的小数位数为六位，使用 round() 方法将其设置为 2 位后，保留了两位小数。

2.2 set_option()方法

还可以使用 set_option() 方法全局地控制 pandas 中浮点数的小数位数。

pd.set_option('precision', n)

其中，n 表示要保留的小数位数。

下面的例子演示了如何使用 set_option() 方法来设置浮点数的小数位数：

import pandas as pd
import numpy as np

pd.set_option('precision', 2)

df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3))
print(df)

首先，使用 np.random.randn() 方法生成一个 3 行 3 列的随机矩阵，然后使用 set_option() 方法将浮点数的小数位数设置为 2。输出结果如下所示：

      0     1     2
0 -0.03 -0.31  0.70
1 -0.72  1.58  0.57
2 -0.19  0.55 -0.85

可以看到，随机矩阵的小数位数只有 2 位。

总结

以上就是对“pandas小数位数精度的处理方法”的完整攻略。简要总结如下：

1. pandas中的浮点数默认情况下是会自动四舍五入到六位小数；
2. 可以使用 round() 方法来设置浮点数的小数位数；
3. 还可以使用 set_option() 方法全局地控制 pandas 中浮点数的小数位数。