Python Pandas：为什么np.round（）将14.50减少到14？

Question

我很惊讶地发现np.round(item, decimals=0)轮次14.50到14。我知道这与小数点的数量有关，但我不确定原因。

如何确保14.50之类的数字始终向上舍入15？

脚本：

myval = 14.50
np.round(myval, decimals=0)

输出：

14.0

Answer 1

如果您使用的是2.x，则默认的python round function应该为正浮动执行所需的操作。

   >>> round(14.5)
   15.0

   >>> round(14.49)
   14.0

不确定最佳做法是什么，但这适用于数据帧和python 2.x：

df = pd.DataFrame([1.5,2.5,3.5])
rounded_df = df.applymap(round)

注意python 2.x的舍入为零，因此它将向下舍入负数。

Answer 2

numpy rounds to even，这意味着，如果小数部分正好是0.5，则数字被向上舍入，如果整个部分是奇数并向下舍入，如果整个部分是偶数。

Answer 3

来自等效函数np.around的文档：

  

对于正好在舍入小数值之间的值，Numpy会舍入到最接近的偶数值。因此，由于IEEE浮点标准[R9]中的小数部分的不精确表示以及当以10的幂进行缩放时引入的误差，结果也可能是令人惊讶的1.5和2.5轮到2.0，-0.5和0.5轮到0.0等。

出于这个原因，np.round将14.5减少到14，而不是奇数15。

如果您只想要舍入为整数，则可以改为使用np.ceil：

>>> np.ceil(14.5)
15.0

Answer 4

我知道这是一个老问题，但我想我也有一个可以做你想做的答案。

您可以使用：

>>> np.int32(14.5+0.5)
15