我的输入数据框;
A B
0.3 0.6
0.4 3.05
1.6 4.35
0.15 5.47
4.19 9.99
我想根据指定的值对我的数据框列进行舍入(如果存在)。我的代码如下:
rounding=0.25
df['A']=round(df['A'] - rounding + 0.5)
df['B']=round(df['B'] - rounding + 0.5)
输出为;
A B
1 1
1 3
2 5
0 6
4 10
问题是,如果没有“取整”变量,则应自动将其默认运行(0.5)。 我需要一个可以同时运行的代码。像这样或不同的东西;
if rounding==rounding:
df['A']=round(df['A'] - rounding + 0.5)
else:
df['A']=round(df['A'])
我看到了很多有关具有特定值的取整的主题,但是我看不到。
您能帮我吗?
答案 0 :(得分:1)
一旦您在dataframe
中有一列,每个观察值都带有“四舍五入”(您应该通过合并来自另一个dataframe
的数据来实现此列),您只需执行以下操作:
df['A'] = (df['A'] - df['rounding'].fillna(0.5) + 0.5).round(0)
df['B'] = (df['B'] - df['rounding'].fillna(0.5) + 0.5).round(0)
答案 1 :(得分:1)
我相信您认为缺少值-然后将其替换为0
或带有if-else
语句的另一个标量:
rounding = np.nan
rounding = 0 if rounding != rounding else rounding
print (rounding)
0
或者:
rounding = 0 if pd.isna(rounding) else rounding
print (rounding)
0
如果存在值(不丢失值):
rounding = 0.25
rounding = 0 if rounding != rounding else rounding
print (rounding)
0.25
df['A']=round(df['A'] - rounding + 0.5)
df['B']=round(df['B'] - rounding + 0.5)
print (df)
A B
0 1.0 1.0
1 1.0 4.0
2 2.0 5.0
3 1.0 6.0
4 5.0 10.0