Métodos para redondear valores en Pandas DataFrame

Hay varias formas de redondear valores en Pandas DataFrame, así que veamos una por una:

Vamos a crear un marco de datos con la columna ‘Entrada de datos’ solamente:

Código:

Python3

# import Dataframe class
# from pandas library
from pandas import DataFrame
  
# import numpy library
import numpy as np
  
# dictionary
Myvalue = {'DATA ENTRY': [4.834327, 5.334477,
                          6.89, 7.6454, 8.9659]} 
  
# create a Dataframe
df = DataFrame(Myvalue,
               columns = ['DATA ENTRY'])
  
# show the dataframe
df

Producción:

Dataframe

Método 1:  Usar numpy.round().

Sintaxis: numpy.round_(arr, decimales = 0, out = Ninguno)

Retorno: una array con todos los elementos de la array
redondeados, que tienen el mismo tipo que la entrada. 

Este método se puede usar para redondear el valor a lugares decimales específicos para cualquier columna en particular o también se puede usar para redondear el valor de todo el marco de datos al número específico de lugares decimales.

Ejemplo: Redondeo del valor de la columna “ENTRADA DE DATOS” hasta 2 decimales.

Python3

# import Dataframe class
# from pandas library
from pandas import DataFrame
  
# import numpy library
import numpy as np
  
# dictionary
Myvalue = {'DATA ENTRY': [4.834327, 5.334477,
                          6.89, 7.6454, 8.9659]} 
  
# create a Dataframe
df = DataFrame(Myvalue,
               columns = ['DATA ENTRY'])
  
# Rounding value of 'DATA ENTRY' 
# column upto 2 decimal places
roundplaces = np.round(df['DATA ENTRY'],
                       decimals = 2) 
  
# show the rounded value
roundplaces

Producción:

Rounded Dataframe

Método 2: usar Dataframe.apply() y numpy.ceil() juntos.

Sintaxis: Dataframe/Series.apply(func, convert_dtype=True, args=())

Retorno: Serie Pandas después de la función/operación aplicada. 

Sintaxis: numpy.ceil(x[, out]) = ufunc ‘ceil’)

Retorno : una array con el techo de cada elemento de tipo de datos flotante.

Estos métodos se utilizan para redondear valores al valor máximo (valor entero más pequeño mayor que un valor particular). 

Ejemplo: Redondeo del valor de una columna en particular. 

Python3

# import Dataframe from 
# pandas library
from pandas import DataFrame
  
# import numpy
import numpy as np
  
# dictionary
Myvalue = {'DATA ENTRY': [4.834327, 5.334477,
                          6.89, 7.6454, 8.9659]} 
  
# create a Dataframe
df = DataFrame(Myvalue, 
               columns = ['DATA ENTRY'])
  
# Here we are rounding the 
# value to its ceiling values
roundUp = df['DATA ENTRY'].apply(np.ceil) 
  
# show the rounded value
roundUp

Producción: 

Rounded Dataframe-2

Método 3: usar Dataframe.apply() y numpy.floor() juntos.

Sintaxis : numpy.floor(x[, out]) = ufunc ‘piso’)

Retorno: Una array con el suelo de cada elemento. 

Estos métodos se utilizan para redondear valores al valor mínimo (el valor entero más grande es más pequeño que un valor particular).

Ejemplo:  Redondeo del valor de la columna “ENTRADA DE DATOS” a su valor de Piso correspondiente.

Python3

# import Dataframe class 
# from pandas library
from pandas import DataFrame
  
# import numpy library
import numpy as np
  
# dictionary
Myvalue = {'DATA ENTRY':[4.834327, 5.334477, 
                         6.89, 7.6454, 8.9659] } 
# create a Dataframe
df = DataFrame(Myvalue, 
               columns = ['DATA ENTRY']) 
  
# Rounding of Value to its Floor value 
rounddown = df['DATA ENTRY'].apply(np.floor)  
  
# show the rounded value
rounddown

Producción:

Rounded Dataframe-3

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por vipulpahuja y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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