熊猫四舍五入到最近的“n”

Question

数字系列有一个很好的舍入方法，可以舍入为10的幂，例如

>>> pd.Series([11,16,21]).round(-1)
0    10
1    20
2    20
dtype: int64

是否有一个相当不错的语法用于舍入到最接近的5（或其他10的非幂）？我有点希望round可以取非整数值吗？

Answer 1

您可以使用自定义舍入功能并将apply添加到系列中。

import pandas as pd

def custom_round(x, base=5):
    return int(base * round(float(x)/base))

df = pd.Series([11,16,21]).apply(lambda x: custom_round(x, base=5))

现在您只需调整base即可获得所需的最接近的值。

几个例子：

基数= 5：

0    10
1    15
2    20
dtype: int64

基数= 7

0    14
1    14
2    21
dtype: int64

基数= 3

0    12
1    15
2    21
dtype: int64

您也可以完成非整数值的目标。

def custom_round(x, base=5):
    return base * round(float(x)/base)

df = pd.Series([11.35,16.91,21.12]).apply(lambda x: custom_round(x, base=.05))

通过舍入到最接近的0.05，您将得到这些结果（注意我在本例中略微修改了您的系列）：

0    11.35
1    16.90
2    21.10
dtype: float64

如果您保留原始系列整数，则此apply会将您的系列更改为float值：

Answer 2

我想我可以这样做：

def round_down_to_nearest(self, n):
    return (self // n) * n

pd.Series.round_down_to_nearest = round_down_to_nearest