python - 为计算值设置数据框中的小数位数

Question

我想在数据框中设置平均值的精度，但出现以下错误:TypeError: cannot convert the series to

我将数组设置为 dtype=float。如果我删除“%.2f”%，它会起作用，但给出的小数点比我想要的多。

代码如下:

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.array([[0, 0.030, 0.031, 0.032], [10, 0.153, 0.155, 0.154], [20, 0.393, 0.397, 0.395]]), columns=['Y0','Y1', 'Y2', 'Y3'], dtype=float)
Xa=df.loc[:,"Y1":]
mean=Xa.mean(axis=1)
df['mean']="%.2f"%mean
df

Answer 1

• 在您的实现中，df['mean'] = "%.2f"%mean 导致 TypeError 因为 mean 是 pandas.Series ，不能用 "%.2f"%mean 转换。
  • 使用 df['mean'] = mean.round(3)。
  • 使用 pandas.Series.round 将 pandas.Series 舍入到所需的小数位，并保留 float 类型。
• 使用 pandas.DataFrame.mean 和 axis=1 返回所有行的平均值，并将值分配给新列。
• 使用 pandas.DataFrame.round 舍入整个数据帧(例如 Xa.round(3)。

import pandas as pd
import numpy as np

# test dataframe
df = pd.DataFrame(np.array([[0, 0.030, 0.031, 0.032], [10, 0.153, 0.155, 0.154], [20, 0.393, 0.397, 0.395]]), columns=['Y0', 'Y1', 'Y2', 'Y3'], dtype=float)

# select the desired columns
Xa = df.loc[:,"Y1":]

# get the column means and round them
Xa['means'] = Xa.mean(axis=1).round(3)

# display(Xa)
      Y1     Y2     Y3  means
0  0.030  0.031  0.032  0.031
1  0.153  0.155  0.154  0.154
2  0.393  0.397  0.395  0.395