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将浮点转换为整数时的四舍五入

rounding int floating-point pandas python

NicoH · 技术社区 · 6 年前

我有一个熊猫数据框,它有一个浮点(十进制)索引,我用它来查找值(类似于字典)。因为浮点数不完全是这个值,所以应该将它们乘以10,然后将其转换为整数 .astype(int) 在将其设置为索引之前。然而,这似乎 floor 而不是四舍五入。因此,1.9999999999992被转换为1而不是2。四舍五入 pandas.DataFrame.round() 方法无法避免此问题,因为值仍存储为浮点。

最初的想法(显然会产生一个关键错误)是:

idx = np.arange(1,3,0.001)
s = pd.Series(range(2000))
s.index=idx
print(s[2.022])

正在尝试转换为整数:

idx_int = idx*1000
idx_int = idx_int.astype(int)
s.index = idx_int
for i in range(1000,3000):
    print(s[i])

输出总是有点随机,因为整数的“实”值可以略高于或低于所需值。在这种情况下,索引包含值1000的两倍,而不包含值2999。

4 回复 | 直到 6 年前

Bill 4 年前

你说得对, astype(int) 进行向零的转换:

-integer-signed-int-dtype:最小的有符号int-dtype

从…起 pandas.to_numeric documentation (链接自 astype() 用于数字转换)。

如果要舍入,需要进行浮点舍入,然后转换为int:

df.round(0).astype(int)

根据需要使用其他舍入功能。

Matt 6 年前

如果我理解正确的话,您可以执行舍入操作,然后将其转换为整数?

s1 = pd.Series([1.2,2.9])
s1 = s1.round().astype(int)

其输出:

0    1
1    3
dtype: int32

momo 3 年前

如果数据框同时包含数字和 非数字 值,您只想触摸数字字段:

df = df.applymap(lambda x: int(round(x, 0)) if isinstance(x, (int, float)) else x)

Yuchao Jiang 3 年前

数据帧中可能存在作为浮点类型的NA。因此,另一种解决方案是: df.fillna(0).astype('int')

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