python - 将计算列舍入为 1dp

Question

我意识到这是一个受欢迎的查询，但我在这里没有找到任何与我需要的内容完全匹配的内容。我在表中有一列将 36.25 四舍五入为 36.2，而不是 36.3。在这里广泛阅读了相关内容后，我很欣赏这些细节，但这并不能帮助我解决我的问题。我怎样才能创建一些代码来按照我的意愿围绕我的“结果”列？此代码生成我正在使用的 df 版本:

import pandas as pd
import numpy as np

raw_data = {'AreaCode' : ['101', '102', '103', '104'],
            'Numerator' : [300, 500, 600, 667],
            'Denominator' : [1000, 780, 1100, 1840]}
Data = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['AreaCode', 'Numerator', 'Denominator'])

然后我尝试添加“结果”列:

Data['Outcome'] = Data['Numerator'] / Data['Denominator'] * 100

产生下表:

AreaCode|Numerator|Denominator|Outcome
101|300|1000|30.000000 
102|500|780|64.102564 
103|600|1100|54.545455
104|667|1840|36.25000

这很好，只是当我对此应用 Data = Data.round(1) 时，它会将 36.250000 舍入到 36.2。我需要将此列设置为 1dp，显示为 36.3，但是如何在 Python 中对其进行编码。这里的示例说明了如何执行此操作，使用用户输入的一次性数字字符串，而不是整个 df.column。它不会让我将 df.column 传递到这些中。我尝试过的一个示例不起作用:

import math
def my_round(n, ndigits):
    part = n * 10 ** ndigits
    delta = part - int(part)
    # always round "away from 0"
    if delta >= 0.5 or -0.5 < delta <= 0:
        part = math.ceil(part)
    else:
        part = math.floor(part)
    return part / (10 ** ndigits

Answer 1

我对你的函数做了一些调整，它现在似乎可以工作了:)

def my_round(n, ndigits=1):
    try:
       part = n * 10 ** ndigits
       delta = part - int(part)
       # always round "away from 0"
       if delta >= 0.5 or -0.5 < delta <= 0:
           part = math.ceil(part)
       else:
           part = math.floor(part)
       val =  part/(10 ** ndigits)
    except ValueError:
       val = np.nan
    return val

Data['Outcome'] = (Data['Numerator'].divide(Data['Denominator'])*100).apply(my_round)
print(Data)

输出:

  AreaCode  Numerator  Denominator  Outcome
0      101        300         1000     30.0
1      102        500          780     64.1
2      103        600         1100     54.5
3      104        667         1840     36.3