Question

我搜索了在线帖子，但我发现的是如何只在混合数据框中舍入浮点列，但我的问题是如何在字符串类型列中舍入浮点值。

说我的数据框如下：

pd.DataFrame({'a':[1.1,2.2, 'aaaa'], 'b':['bbbb', 2.2,3.3], 'c':[3.3,'cccc', 4.4]})

寻找像

这样的输出

import pandas as pd
import io
exp = io.StringIO("""
month;abc;cba;fef;sefe;yjy;gtht
100;0.45384534;0.43455;0.56385;0.5353;0.523453;0.53553
200;0.453453;0.453453;0.645396;0.76786;0.36327;0.453659
""")

df = pd.read_csv(exp, sep=";", header=None)
print(df.dtypes)    
df = df.applymap(lambda x: round(x, 1) 
    if isinstance(x, (int, float)) else x)
print(df)

----以上是一个直接的问题------

----我这样做的原因如下----

我有3个csv文件，每个文件都有字符串标题和浮点值，具有不同的行号和列号。

我需要在水平方向上将3附加到一个数据框中，然后将其作为新的csv展开，并用空行分隔。

我的3个数据框如下：

一：

二：

三：

到

请注意，输出数据帧包含来自3个子数据帧的标题

所以，当我导入它们时，首先当然是由pd.read_csv导入的csv，没问题。

然后我用.append（pd.Series（[np.NaN]））创建一个空行作为分隔符行

然后加载第二个csv然后我使用了pd.append（），但是如果我在'read_csv（）'中没有包含'header = None'那么第二个将不会在第一个下面水平映射，因为csv文件的行和列不均匀。

这两个选项，

在'read_csv（）'中包含'header = None'，然后我不能简单地使用round（）作为

df = df.round（）

不起作用，需要找到一种方法来仅舍入每列中的数值

另请注意，当包含'header = None'时， 所有列类型都是'对象'，由df.types

在'read_csv（）'中不包含'header = None'，然后我可以舍入每个数据帧，但无法将它们与其标题水平组合。

有什么建议吗？

csv示例

Resources:
    <% include ./partials/resources.yml %>
    ...

Answer 1

有一种简单的方法可以使用applymap遍历数据框中的每个元素。结合isinstance，对特定类型进行测试，您可以获得以下内容。

df = pd.DataFrame({'a':[1.1111,2.2222, 'aaaa'], 'b':['bbbb', 2.2222,3.3333], 'c':[3.3333,'cccc', 4.4444]})

df.dtypes

a    object
b    object
c    object
dtype: object

df2 = df.applymap(lambda x: round(x, 1) if isinstance(x, (int, float)) else x)

获取以下数据框：

      a     b     c
0   1.1  bbbb   3.3
1   2.2   2.2  cccc
2  aaaa   3.3   4.4

以下dtypes保持不变

df2.dtypes

a    object
b    object
c    object
dtype: object

至于你问题中的另一个例子，我注意到即使数字都保存为字符串。我注意到一个方法将字符串转换为pd.to_numeric的浮点Series。

从exp，我得到以下内容：

df = pd.read_csv(exp, sep=";", header=None)
df2 = df.apply(lambda x: pd.to_numeric(x, errors='ignore'), axis=1)
df3 = df2.applymap(lambda x: round(x, 1) if isinstance(x, (int, float)) else x)

圆形pandas数据框字符串类型列中的数值

1 个答案: