dask_expr._collection.Series.round
dask_expr._collection.Series.round¶
- Series.round(decimals=0)¶
将 DataFrame 四舍五入到可变的小数位数。
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Dask 版本可能存在一些不一致性。
- 参数
- 小数int, dict, Series
要四舍五入的每个列的小数位数。如果给定一个整数，则将每个列四舍五入到相同的小数位数。否则，字典和系列将四舍五入到不同的小数位数。如果 decimals 是类似字典的，则列名应在键中；如果 decimals 是系列，则列名应在索引中。任何未包含在 decimals 中的列将保持原样。decimals 中不是输入列的元素将被忽略。
- *args
额外的关键词没有效果，但可能为了与numpy兼容而被接受。
- **kwargs
额外的关键词没有效果，但可能为了与numpy兼容而被接受。
- 返回
- DataFrame
一个包含受影响列的 DataFrame，这些列已四舍五入到指定的小数位数。
参见
numpy.around将 numpy 数组四舍五入到给定的位数。
Series.round将一个序列四舍五入到给定的位数。
示例
>>> 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
通过提供一个整数，每一列都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，可以通过将列名作为键，小数位数作为值来指定特定列的小数位数。
>>> 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，可以通过将列名作为索引，并将小数位数作为值来指定特定列的小数位数。
>>> 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