[已解决]保留小数点后几位数的操作疑问

老笨啊

要求保留小数点后3位数。
我执行了命令

1. data['Lw'].apply(lambda x: '{:.3f}'.format(x))

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结果却一直都是按要求显示。。这是怎么回事？

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在东边

2019-5-14 20:45:57

老笨啊 发表于 2019-5-14 19:57
那我直接用round函数，再赋值给原来的列，可以吗？

因为 round(1.23, 3) 还是 1.23
所以如果你的原始数据只保留了 2 位小数，用 round 函数是没办法保留 3 位的
用 lambda x: '{:.3f}'.format(x) 确实可以保留 3 位小数，不过得到的结果变成了字符串
如果你后面还要对它进行数学运算的话，是没法直接进行的

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BngThea

取返回值看看

jackz007

    用 round() 岂不更简单？

1. print(round(Lw , 3))

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老笨啊

jackz007 发表于 2019-5-13 14:51
用 round() 岂不更简单？

也是可以的。。
我也试过，返回都是做不到要求。。所以才试了这个做法。。
结果还是不行。。

老笨啊

BngThea 发表于 2019-5-13 14:49
取返回值看看

貌似还是这样。。。

在东边

apply 方法是有返回值的，你得把结果进行赋值

1. data['Lw'] = data['Lw'].apply(lambda x: '{:.3f}'.format(x))

复制代码

然后再打印 data 看看

老笨啊

在东边 发表于 2019-5-14 18:55
apply 方法是有返回值的，你得把结果进行赋值

然后再打印 data 看看

那我直接用round函数，再赋值给原来的列，可以吗？

在东边

老笨啊 发表于 2019-5-14 19:57
那我直接用round函数，再赋值给原来的列，可以吗？

因为 round(1.23, 3) 还是 1.23
所以如果你的原始数据只保留了 2 位小数，用 round 函数是没办法保留 3 位的
用 lambda x: '{:.3f}'.format(x) 确实可以保留 3 位小数，不过得到的结果变成了字符串
如果你后面还要对它进行数学运算的话，是没法直接进行的

老笨啊

在东边 发表于 2019-5-14 20:45
因为 round(1.23, 3) 还是 1.23
所以如果你的原始数据只保留了 2 位小数，用 round 函数是没办法保留  ...

哦，也就是说，如果原始数值是保留2位小数，用round函数设置成3位小数，后面是不会填充0的。
而用format方法，则是强制转换成字符串格式，再后面强加一个0？

在东边

老笨啊 发表于 2019-5-15 09:46
哦，也就是说，如果原始数值是保留2位小数，用round函数设置成3位小数，后面是不会填充0的。
而用format ...

是的

老笨啊

在东边 发表于 2019-5-15 13:55
是的

再请教下，我用format办法，的确将数值转成了指定的小数位数。。
但是如果再转回来浮点型，小数后面的0又会被自动省略。。有什么办法在浮点型下，保证小数点的位数吗？

在东边

老笨啊 发表于 2019-5-16 12:01
再请教下，我用format办法，的确将数值转成了指定的小数位数。。
但是如果再转回来浮点型，小数后面的0 ...

Python解释器认为 1.23 和 1.230000 大小是一样的
那么干脆就把 1.230000 后面的 0 省略了，直至最后那位数字不为 0，而且这样做并不会影响数字间的数学运算
但是在 pandas 中，是可以通过设置 pd.options.display.float_format（默认为 None） 来指定浮点数的保留位数


如上面两张图所示
首先，我创建了一个 3 行 3 列的 DataFrame，a 列保留 1 位小数，b 列保留 2 位小数，c 列是整数
然后，我设置了 pd.options.display.float_format = '{:.4f}'.format
那么可以看到 a 列和 b 列都保留了 4 位小数，且它们的类型还是跟之前一样，并没有变成字符串类型
这里需要注意一个问题，之后只要是 pandas 的数据结构（比如 DataFrame、Series）里出现了浮点数，都会保留到小数点后 4 位
如果想要浮点数的显示和默认情况一样，只要设置 pd.options.display.float_format 为 None 即可

老笨啊

在东边 发表于 2019-5-16 16:26
Python解释器认为 1.23 和 1.230000 大小是一样的
那么干脆就把 1.230000 后面的 0 省略了，直至最后那 ...

哦，就是pandas中默认对浮点型数值，保留4位小数。如果要保留其他位数的小数的话，就要用你所的options方法。。
可是我看到经过公式计算后，得到的浮点型数，并非都是小数点后4位啊？基本都是默认省略尾部的数值0.

在东边

老笨啊 发表于 2019-5-16 19:00
哦，就是pandas中默认对浮点型数值，保留4位小数。如果要保留其他位数的小数的话，就要用你所的options方 ...

我并没有说 pandas 默认对浮点数保留 4 位小数。。。
默认情况下，pandas 对浮点型数值的保留位数和这个数值所在列的最大保留位数相同
比如说 df = pd.DataFrame({'a': [1.1, 2.22, 3.333]})
这个 df 中，1.1 就会显示成 1.100，2.2 就会显示成 2.220，因为 3.333 保留了 3 位小数，为了对齐，1.1 和 2.2 也会保留 3 位小数

以上是默认情况，也就是没有设置 pd.options.display.float_format
如果你想设置成保留到小数点后 10 位，就执行 pd.options.display.float_format = '{:.10f}'.format
这时再打印 df，数据后面的 0 就会显示出来


至于公式计算后的结果，还是拿上面的 df 为例
在没有设置 pd.options.display.float_format 的情况下
假设你要用 df.mean() 计算均值，你会得到 a 列的均值为 2.217667（事实上应该是 2.21766666....无限循环下去）
而它只显示到小数点后 6 位，这是因为 pandas 中对浮点数的精度默认为 6，这点可以查看变量 pd.options.display.precision 得知

如果你设置了 pd.options.display.float_format 为 '{:.2f}'.format
那 df.mean() 得到的 a 列均值就显示成 2.2，但它实际上还是 2.21766666.....
这点你可以单独打印 df.mean()[0] 就可以看出来

总的来说，就是 pd.options.display.float_format 控制 pandas 中浮点数显示的格式
而保留几位小数，这个其实就是浮点数精度问题，严格来说是由 pd.options.display.precision 控制的
这个问题不用太纠结啦...

老笨啊

在东边 发表于 2019-5-16 19:54
我并没有说 pandas 默认对浮点数保留 4 位小数。。。
默认情况下，pandas 对浮点型数值的保留位数和这个 ...

嗯，好的，谢谢。
又学了新知识~~