绕过熊猫的单个列

Question

有没有办法在熊猫中舍入单个列而不会影响数据帧的其余部分？

df: 
     item value1 value2 
    0 a 1.12  1.3 
    1 a 1.50  2.5 
    2 a 0.10  0.0 
    3 b 3.30 -1.0 
    4 b 4.80 -1.0 

df.value1.apply（np.round） 给

0 1 
1 2 
2 0 
3 3 
4 5 
5 5 

什么是正确的方法，使数据看起来像这样：

item value1 value2 
0 a  1  1.3 
1 a  2  2.5 
2 a  0  0.0 
3 b  3 -1.0 
4 b  5 -1.0 
5 c  5  5.0 

Answer 1

你非常接近。 您应用了该轮的df.value1给出的一系列值。 返回类型因此是一个系列。 您需要在一系列分配回数据帧（或具有相同指数的另一个数据帧）

也有一个Series.round方法，基本上是Series.apply(np.round)

In[2]: 
    df.value1 = df.value1.round() 
    print df 

Out[2]: 
    item value1 value2 
    0 a  1  1.3 
    1 a  2  2.5 
    2 a  0  0.0 
    3 b  3 -1.0 
    4 b  5 -1.0 

Answer 2

手短出于某种原因，轮（）方法不起作用，如果你有浮点数有许多小数位，但会这样。

desred_decimals = 2  
df['column'] = df['column'].apply(lambda x: round(x,desred_decimals))