标签：面试题 python random DataFrame df pd import print 小数位
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python DataFrame数据格式化
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- 1.设置小数位数
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- 1.1 数据框设置统一小数位数
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1.2 数据框分别设置不同小数位数
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1.3 通过Series设置DataFrame小数位数
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1.4 applymap(自定义函数)
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2. 设置百分比
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3. 设置千分位分隔符
参考： python数据分析从入门到精通 明日科技编著 清华大学出版社
1.1 数据框设置统一小数位数
以保留小数点后两位小数为例：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.random([5, 5]), columns=[‘A1’, ‘A2’, ‘A3’,‘A4’,‘A5’])
print(df)
print("==================================")
print(df.round(2))
1.2 数据框分别设置不同小数位数
以A1列保留小数点后一位、A2列保留小数点后两位为例
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.random([5, 5]), columns=[‘A1’, ‘A2’, ‘A3’,‘A4’,‘A5’])
print(df)
print("==================================")
print(df.round({‘A1’: 1, ‘A2’: 2}))
1.3 通过Series设置DataFrame小数位数
通过Series对象设置df小数位数，A1一位，A2零位，A3二位小数
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.random([5, 5]), columns=[‘A1’, ‘A2’, ‘A3’,‘A4’,‘A5’])
print(df)
print("==================================")
s1 = pd.Series([1, 0, 2], index=[‘A1’, ‘A2’, ‘A3’])
print(df.round(s1))
1.4 applymap(自定义函数)
通过自定义函数设置小数位数，返回类型为object，以设置为二位小数为例
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.random([5, 5]), columns=[‘A1’, ‘A2’, ‘A3’,‘A4’,‘A5’])
print(df)
print("==================================")
print(df.applymap(lambda x: ‘%.2f’%x))
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标签：面试题,python,random,DataFrame,df,pd,import,print,小数位 来源： https://blog.csdn.net/m0_67621628/article/details/123589621
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