Autour de chaque nombre dans un Python pandas trame de données par 2 décimales

Cela fonctionne p_table.apply(pd.Series.round) cependant, il n'a pas de décimales

La Documentation dit

import pandas as pd

Series.round(decimals=0, out=None)

j'ai essayé ce p_table.apply(pd.Series.round(2)) mais obtiens cette erreur:

unbound method round() must be called with Series instance as first argument (got int instance instead)

Comment arrondir tous les éléments dans le bloc de données à deux décimales?

[MODIFIER] Compris.

import numpy as np
np.round(p_table, decimals=2)
Ce qui est pd? allez-vous définir pour moi, s'il vous plaît??
Vous pouvez poster une réponse à votre propre question et il faut l'accepter. Cela peut garder cette de traîner comme un zombie question.

OriginalL'auteur Tristan Forward | 2014-08-12

  1. 11
    import numpy as np
np.round(p_table, decimals=2)

    OriginalL'auteur Tristan Forward

  2. 9

    Depuis 0.17.0 version que vous pouvez faire .round(n)

    df.round(2)
      0     1     2     3
0  0.06  0.67  0.77  0.71
1  0.80  0.56  0.97  0.15
2  0.03  0.59  0.11  0.95
3  0.33  0.19  0.46  0.92

df
          0         1         2         3
0  0.057116  0.669422  0.767117  0.708115
1  0.796867  0.557761  0.965837  0.147157
2  0.029647  0.593893  0.114066  0.950810
3  0.325707  0.193619  0.457812  0.920403

    OriginalL'auteur piroot

  3. 2

    que: data.apply(lambda x: np.round(x, decimals=2)) --- timeit.minuterie pour 100x: 0.00356676544494

    est le même, mais plus lent, que: np.round(data,decimals=2) --- timeit.minuterie pour 100x: 0.000921095

    par exemple, les deux donne:

                        x     y     z
Input Sequence                   
1                5.60  0.85 -6.50
2                5.17  0.72 -6.50
3                5.60  0.89 -6.28
4                5.17  0.76 -6.29

    pour les données:

                          x       y       z
Input Sequence                         
1                5.6000  0.8519 -6.5000
2                5.1730  0.7151 -6.5000
3                5.6000  0.8919 -6.2794
4                5.1724  0.7551 -6.2888
5                5.6000  0.9316 -6.0587

    OriginalL'auteur

  4. 1
            A       B    C
0       t       8    10.958904
1       w       2    98.630137

    À tour la colonne C, vous pouvez utiliser ceci:

    df['c']=df['c'].apply(lambda x:round(x,2))

    La sortie sera:

            A       B    C
0       t       8    10.96
1       w       2    98.63
    Cette réponse m'a aidé à arrondir les valeurs à zéro, comme mon obligation de retirer des points décimaux complètement. Mais dans le résultat que je pouvais encore voir .0. Donc, pouvez-vous svp m'aider à supprimer le .0s aussi?
    Je pense que cela signifie que les valeurs sont des flotteurs de sorte que vous pouvez convertir en int ou string en fonction de vos besoins pour le dataframe.

    OriginalL'auteur Abhinav Vajpeyi