pandas如何取整python

在Python中，使用Pandas进行取整操作可以通过多种方式实现，主要包括使用round()方法、floor()方法、ceil()方法、以及astype()方法。round()方法用于四舍五入，floor()方法用于向下取整，ceil()方法用于向上取整，而astype()方法可以将浮点数转换为整数类型。在这些方法中，round()方法是最常用的，因为它支持按指定的小数位进行四舍五入。以下是详细介绍这些方法的使用方式。

一、PANDAS的ROUND()方法

round()方法在Pandas中用于对数据进行四舍五入。它可以用于DataFrame和Series对象，允许指定小数点后的位数。

基本用法

round()方法的基本用法是将DataFrame或Series对象的所有数值进行四舍五入。可以通过参数decimals指定保留的小数位数。
```
import pandas as pd
data = {'A': [1.123, 2.345, 3.567],
        'B': [4.678, 5.910, 6.111]}
df = pd.DataFrame(data)
四舍五入到1位小数
rounded_df = df.round(decimals=1)
print(rounded_df)
```
在这个例子中，我们创建了一个DataFrame，然后将其数值四舍五入到1位小数。
针对特定列进行四舍五入

有时候，我们可能只想对特定的列进行四舍五入。此时，可以通过传递一个字典给round()方法来实现。
```
# 仅对列'A'进行四舍五入到2位小数
rounded_df = df.round({'A': 2})
print(rounded_df)
```
在这个例子中，我们只对列'A'进行了四舍五入，保留了2位小数。

二、PANDAS的FLOOR()和CEIL()方法

Pandas中没有直接的floor()和ceil()方法，但可以通过NumPy库中的相关函数来实现。

使用NumPy的floor()

NumPy的floor()函数用于将数值向下取整。可以通过apply()方法将其应用于DataFrame或Series对象。
```
import numpy as np
floored_df = df.apply(np.floor)
print(floored_df)
```
这里，我们使用NumPy的floor()函数对DataFrame中的所有数值进行了向下取整。
使用NumPy的ceil()

类似地，NumPy的ceil()函数用于将数值向上取整。
```
ceiled_df = df.apply(np.ceil)
print(ceiled_df)
```
在这个例子中，我们使用NumPy的ceil()函数对DataFrame中的所有数值进行了向上取整。

三、使用ASTYPE()方法进行类型转换

astype()方法用于将数据类型进行转换。可以用于将浮点数转换为整数，实现取整操作。

将浮点数转换为整数

使用astype(int)可以将浮点数转换为整数，自动去掉小数部分，相当于向下取整。
```
int_df = df.astype(int)
print(int_df)
```
这里，我们将DataFrame中的所有浮点数转换为了整数。
只转换特定列

如果只想转换特定的列，可以指定列名进行转换。
```
df['A'] = df['A'].astype(int)
print(df)
```
在这个例子中，我们只将列'A'的数值转换为了整数。

四、结合多个方法的使用

在实际应用中，可以结合多种取整方法来满足不同的需求。例如，可以在进行数据分析时，先使用round()方法对数据进行初步处理，然后使用astype()方法进行类型转换，或者根据需要选择向上或向下取整。

结合使用示例

假设我们有一组数据，需要先将其四舍五入到1位小数，然后再将其转换为整数。
```
rounded_df = df.round(decimals=1)
int_df = rounded_df.astype(int)
print(int_df)
```
在这个例子中，我们首先对数据进行了四舍五入，然后将其转换为了整数。
处理缺失值

在进行取整操作时，可能会遇到缺失值（NaN）。这些值在进行取整操作时不会受到影响，但在类型转换时可能会导致错误。因此，在进行astype()转换前，最好对缺失值进行处理。
```
df.fillna(0, inplace=True)  # 用0填充缺失值
int_df = df.astype(int)
print(int_df)
```
这里，我们先用0填充了缺失值，然后进行了类型转换。